DeepSeek-Coder — первая публичная open-weight модель в линейке DeepSeek, ориентированная на генерацию, дополнение и анализ программного кода. Модель была представлена в 2023 году и стала отправной точкой развития всей экосистемы DeepSeek.
В отличие от универсальных моделей вроде DeepSeek-V3, DeepSeek-Coder изначально проектировался как специализированная code LLM с поддержкой infilling и увеличенным контекстом.
Архитектура и параметры
DeepSeek-Coder построен на плотной (dense) архитектуре autoregressive LLM. В отличие от последующих MoE-моделей (DeepSeek-V2, DeepSeek-V3), он не использует разреженную активацию экспертов.
- Контекстное окно: до 16K токенов
- Поддержка infilling (вставка кода в середину файла)
- Несколько размеров моделей
- Open-weight публикация
Модель обучалась на большом корпусе репозиториев и ориентирована на практическое применение в разработке.
Поддержка языков программирования
DeepSeek-Coder поддерживает десятки языков, включая:
- Python
- C и C++
- Java
- JavaScript и TypeScript
- Go
- Rust
- и другие
Модель показывает конкурентные результаты на HumanEval, MBPP, DS-1000 и других кодовых бенчмарках среди open-source решений.
Сценарии применения
Автодополнение кода
DeepSeek-Coder может использоваться в IDE для генерации функций, классов и тестов.
Refactoring и анализ
Модель способна объяснять существующий код, выявлять потенциальные ошибки и предлагать оптимизации.
Локальный деплой
Благодаря open-weight статусу модель может запускаться в изолированной инфраструктуре без обращения к внешнему API.
Отличие от последующих моделей
DeepSeek-Coder является специализированной моделью. Универсальные задачи позже перешли к DeepSeek-V3, а сложные логические задачи — к reasoning-модели DeepSeek-R1.
В отличие от reasoning-линии, DeepSeek-Coder не оптимизирован для многошагового логического анализа вне контекста кода.
Сравнение с российскими моделями
В отличие от YandexGPT 5 Pro и GigaChat MAX, DeepSeek-Coder является специализированной code LLM, а не универсальной диалоговой моделью. Российские модели ориентированы прежде всего на русскоязычные сценарии и ассистентские функции, тогда как DeepSeek-Coder фокусируется на программировании.
Ограничения
- Не является универсальной LLM для текстовых задач;
- Контекст меньше, чем у DeepSeek-V3;
- Не оптимизирован для академического reasoning.
Роль в развитии DeepSeek
DeepSeek-Coder стал фундаментом для дальнейшего масштабирования архитектуры. Следующим этапом развития стала MoE-линия DeepSeek-V2, а затем флагманская модель DeepSeek-V3 и reasoning-платформа DeepSeek-R1.