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ai/deepcoder-preview Docker 镜像 - 轩辕镜像

deepcoder-preview
ai/deepcoder-preview
DeepCoder-14B-Preview是一款代码推理大型语言模型,经微调支持扩展至长上下文长度。
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DeepCoder-14B 镜像文档

镜像概述和主要用途

DeepCoder-14B 是一款强大的代码推理AI模型,专为编写和理解代码而构建,尤其擅长处理长文本和复杂任务。该模型基于DeepSeek的开源模型开发,通过强化学习(GRPO+)进行训练优化,显著提升了智能水平和任务处理能力。尽管是开源模型且仅含140亿参数,其性能已接近OpenAI的闭源专有模型o3-mini。

DeepCoder-14B-Preview 作为预览版本,是针对长上下文长度进行专项微调的代码推理大语言模型(LLM),可高效支持超长文本输入场景。

核心功能和特性

基本特性
属性详情
提供商Agentica
架构Qwen2
数据截止日期2025年2月(预估)
支持语言英语
工具调用能力不支持
输入模态文本
输出模态文本
许可证MIT
可用模型变体
模型变体参数规模量化方式上下文窗口显存需求(预估)大小
ai/deepcoder-preview:latest

ai/deepcoder-preview:14B-Q4_K_M
14BIQ2_XXS/Q4_K_M131K tokens9.36 GiB8.37 GB
ai/deepcoder-preview:14B-Q4_K_M14BIQ2_XXS/Q4_K_M131K tokens9.36 GiB8.37 GB
ai/deepcoder-preview:14B-F1614BF16131K tokens27.46 GiB27.51 GB

注:latest 标签默认指向 14B-Q4_K_M 变体。

使用场景和适用范围

DeepCoder-14B 专为高级代码推理、编程任务求解和长上下文推理设计,适用于以下场景:

  • 竞争编程:在Codeforces、LiveCodeBench等编程竞赛基准测试中表现优异。
  • 代码生成与修复:基于合成及真实世界代码数据集训练,擅长结构化、逻辑密集型代码任务。
  • 研究用途:理想用于大语言模型强化学习(如GRPO+)及上下文长度扩展相关实验。

使用方法和配置说明

基于Docker Model Runner部署
前提条件

需安装支持Model Runner功能的Docker环境,详情参考Docker Model Runner文档。

拉取镜像
bash
docker model pull ai/deepcoder-preview
运行模型
bash
docker model run ai/deepcoder-preview
使用提示
  • 提示词设计:避免使用系统提示,将指令直接包含在用户消息中。
  • 采样参数:建议使用 temperature=0.6、top_p=0.95 以平衡生成多样性与准确性。
  • 令牌限制:为充分发挥模型能力,建议分配至少64K令牌的上下文空间。
  • 上下文截断:缩短上下文长度可能导致性能下降,需谨慎处理。

基准性能

基准测试指标DeepCoder-14B 结果
LiveCodeBench v5Pass@160.6%
CodeforcesElo评分1936
Codeforces百分位95.3
HumanEval+准确率92.6%

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