DeepSeek在代码生成任务上的具体表现如何？

DeepSeek在代码生成任务上表现出色，具体体现在以下几个方面：

高准确率

DeepSeek Coder V2在HumanEval基准测试中，代码生成准确率达到了90.2%，超过了GPT-4-Turbo和Claude 3 Opus8。

多语言支持

DeepSeek Coder支持338种编程语言，包括Python、Java、Rust等，生成速度比GPT-4快20%。

复杂任务处理

在SWEBench（复杂代码任务测试）中，DeepSeek Coder首次实现开源模型得分超过10%，展现了其在处理复杂代码任务上的强大能力。

创新训练方法

DeepSeek Coder采用了Fill-In-Middle（FIM）训练方法，通过随机分割代码为前缀、中间和后缀，训练模型填补中间缺失部分，增强了代码补全能力。此外，还进行了Repo-Level预训练，提升了项目级代码生成能力。

强化学习优化

采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法对齐人类偏好，结合编译器反馈和测试用例优化代码正确性。

开发者生态与应用场景

DeepSeek Coder完全开源（MIT协议），支持免费商用和二次开发。其API定价极具竞争力，输入成本仅0.27美元/百万tokens（缓存命中时低至0.07美元），远低于GPT-4的18美元。