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DeepSeek-Coder

DeepSeek-Coder是由深度求索推出的代码语言模型，专为代码生成与理解设计，开源且支持多种编程语言。，DeepSeek-Coder是一系列由深度求索AI从头训练的代码语言模型，参数规模从1B到33B不等。其训练数据包含87%的代码和...

收录于 7/8/2026 更新于 7/8/2026 v1

DeepSeek-Coder：开源代码大语言模型全面解析与使用指南

核心摘要 (Key Takeaways)

  1. 定义与归属：DeepSeek-Coder 是由深度求索（DeepSeek AI）从头训练的开源代码大语言模型系列，而非插件或工具，参数规模覆盖 1.3B 至 33B。
  2. 核心性能：在 HumanEval、MBPP 等基准测试中，其 33B 版本显著超越 CodeLlama-34B，指令版甚至超越 GPT-3.5-turbo。
  3. 训练数据：基于 2 万亿 token 训练，其中 87% 为代码、13% 为中英自然语言。
  4. 商用友好：模型权重完全开源并允许商用，支持通过 Ollama、Hugging Face 等平台本地部署。
  5. 核心特性：具备 16K 上下文窗口、填空式代码补全 及支持超 80 种编程语言。

官网与项目入口

你可以在以下平台获取 DeepSeek-Coder 的模型权重、技术报告及源代码：

官网截图

1. 它是什么？

DeepSeek-Coder 是由深度求索（DeepSeek AI）研发的一系列大规模代码语言模型，它采用“填空式”预训练任务，专门用于提升代码生成、补全、纠错及多语言理解能力。

与通用型对话模型（如 ChatGPT）不同，DeepSeek-Coder 专为软件开发场景设计。它不是一个软件应用，而是一个可以通过 API 调用或本地部署运行的开源模型权重家族。该模型通过海量代码仓库级数据训练，擅长解决实际编程中的“上下文缺失”和“项目级补全”难题。

2. 主要功能和亮点

2.1 高性能代码补全（Fill-In-the-Middle）

DeepSeek-Coder 引入了 Fill-In-the-Middle 技术。它在预训练阶段即学会了根据上下文（前缀和后缀）精准预测中间缺失的代码块，而非简单的从左到右生成。这使其在 IDE 插件和代码助手场景中表现极其出色。

2.2 16K 超长上下文窗口

该模型支持 16,384 个 token 的上下文窗口。这意味着它可以一次性处理数万行代码或一整个中小型项目模块，解决了许多早期模型在长函数或复杂逻辑跨文件引用时出现的“遗忘”问题。

2.3 多规模适配

为适应不同算力环境，DeepSeek-Coder 提供了极其灵活的规格选择：

  • 1.3B 参数：轻量级，适合 CPU 推理、边缘设备或个人小成本实验。
  • 6.7B 参数：消费级显卡完美运行的平衡点。
  • 33B 参数：旗舰级性能，面向对代码质量要求极高的专业研发需求。

2.4 多编程语言支持

模型训练数据虽重点在于主流语言，但其覆盖了超过 80 种编程语言。从通用的 Python（37.06%）、Java、C++，到特定领域的 SQL、Rust 和 Swift，均有极佳表现。

3. 性能基准测试数据

在官方发布的各项编程基准测试中，DeepSeek-Coder 相较同期的开源模型展现出了显著优势。根据官方技术报告及 GitHub 信息：

  • 对比 CodeLlama-34B：DeepSeek-Coder-Base-33B 在 HumanEval Python 上领先 7.9%，在多语言 HumanEval 上领先 9.3%，在 MBPP 上领先 10.8%。
  • 小模型高性能：DeepSeek-Coder-Base-6.7B 在多项指标上达到甚至超越了 CodeLlama-34B 的水平，效率极高。
  • 指令版能力：在经过指令微调后，DeepSeek-Coder-Instruct-33B 在 HumanEval 上的表现不仅全面超越开源模型，更是超越了当时的闭源模型 GPT-3.5-turbo。
对比维度 DeepSeek-Coder-Base-33B CodeLlama-34B 关键差异
上下文窗口 16K tokens 16K tokens 两者均支持长文本，但 Coder 优化更好
多语言 HumanEval 领先约 9.3% 基线水平 Coder 对非英语编程场景支持更佳
参数量 33B 34B 参数量近似，Coder 性价比更高
商用许可 完全开源商用 有限制 Coder 对中小企业更友好
预训练填空 专门训练 部分支持 Coder 的补全逻辑更精准

4. 如何使用和部署

DeepSeek-Coder 的获取和使用非常灵活，以纯文本交互模式为主。

4.1 通过 Ollama 本地一键部署（推荐个人开发者）

如果你拥有一台性能不错的电脑，Ollama 是目前最低门槛的体验方式。根据 Ollama 库官网 展示，直接运行以下命令即可：

# 默认轻量版（1.3B）
ollama run deepseek-coder

# 平衡版（6.7B）
ollama run deepseek-coder:6.7b

# 旗舰版（33B，需要至少 20GB 显存）
ollama run deepseek-coder:33b

启动后，直接在终端输入文本需求即可获取代码。

4.2 使用 Hugging Face 进行推理

对于需要更多自定义参数的开发者，可访问 deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct 模型主页加载权重。这不仅能直接生成代码，还能运行填空式任务：利用特定 Token 标记出需要 AI 填补的位置即可。

4.3 云端 API 集成

如果不想消耗本地算力，可以通过诸如 Eden AI 等第三方平台提供的接口调用，适合将代码生成能力集成到自动化流水线或软件应用中。

5. 适用平台与适合人群

  • 适用平台：模型原生支持 Linux 及 Windows 环境下的 Python 运行时，广泛适配 Hugging Face Transformers、vLLM 等主流框架。用户也可通过 API 在浏览器直接访问。
  • 适合人群：
    1. 个人全栈开发者：需要编写重复性较高的业务逻辑、SQL 脚本或单元测试。
    2. 开源研究团队：需要完全可控、可私有化微调的底线代码模型。
    3. 编程初学者：可用于解释复杂代码段、找出隐蔽的 Bug 并提供修改建议。

6. 竞品对比分析表

特性 DeepSeek-Coder (V1) Code Llama StarCoder
最核心优势 代码填空质量极高，多语言 HumanEval 第一 Meta 背书，生态庞大 透明开放，数据集 GreatCode 完整公开
商用策略 完全免费可商用 仅有限制性条款 完全免费可商用
顶配参数 33B 34B 15.5B
训练数据量 2 万亿 token 1 万亿 token 1 万亿+ token
语言侧重 中/英文自然语言+多语言代码 主要是英语语境代码 英语语境代码为主
更新状态 已有 V2 版本（Mixture-of-Experts 架构） 持续更新 已发布 V2

7. 典型应用场景

  1. 自动化测试脚本生成 AI 根据需求描述直接输出 Python 或 JavaScript 的单元测试代码，覆盖边界条件。
  2. 遗留系统代码解释 接手二手老项目时，把难以理解的函数喂给模型，它能用自然语言解释逻辑并添加注释。
  3. SQL 查询辅助 针对非技术岗的数据分析师，用大白话告诉它想查什么数据，模型直接生成复杂的多表联查 SQL。
  4. 交互式代码填空 在 IDE 中选中一段半成品逻辑，不仅能补全下一行，还能智能填补中间缺失的异常处理或变量定义。

8. 近期动态：从 V1 到 V2 的演进

在过去 6 个月内，深度求索已正式发布了 DeepSeek-Coder-V2。根据社区报道和测试，V2 版本出现了关键变化：

  • 架构升级：引入了混合专家模型（MoE） 架构，参数量级大幅跃升至 236B（2300亿） 级别，激活参数则更灵活。
  • 语言拓展：支持的编程语言从第一代的 86 种猛增至 338 种。
  • 性能对齐：据多方评测显示，DeepSeek-Coder-V2 在特定代码任务上展现了与 GPT4-Turbo 不相上下的竞争力。 目前，用户在选择时如非硬件限制，可直接关注 V2 版本；但原有的 33B/6.7B 版本因其较低的显存占用和极快的推理速度，依然在社区中保持活跃。

9. 常见问题 (FAQ)

DeepSeek-Coder 支持哪些编程语言？

DeepSeek-Coder 在超过 80 种编程语言的数据上训练，重点精通 Python、C++、Java、SQL 及 JavaScript 等。其中 Python 在训练数据中占比高达 37.06%。

它在本地运行需要什么显卡才能流畅推理？

  • 1.3B 模型：仅需约 0.8GB 显存，普通 CPU 即可运行。
  • 6.7B 模型：需约 4GB 显存，适合大部分中端消费级显卡。
  • 33B 模型：需约 19GB 显存，推荐使用 RTX 3090、RTX 4090 或企业级显卡部署。

DeepSeek-Coder 完全免费吗？可以用来做商业软件吗？

是的。 根据其官方 GitHub 声明及 MIT 许可协议，这些模型权重完全开放，且明确支持研究及商业用途。

它和通用聊天 AI（如 ChatGPT）写代码有什么根本区别？

通用 AI 基于通用语料（社交、新闻、百科）训练，而 DeepSeek-Coder 训练数据中 87% 是纯代码。它在处理复杂算法逻辑、严格的语法格式要求和项目级代码填空功能上，具有更低的幻觉率和更高的专业性。

10. 总结

DeepSeek-Coder 不仅仅是一个简单的代码补全脚本，而是一个面向未来的开源代码智能基础设施。凭着超越 GPT-3.5 的代码能力、训练数据的代码高纯净度以及对项目级上下文的支持，它非常值得个人开发者及期望私有化部署编程助手的团队投入研究与使用。

参考文章或数据来源

  1. DeepSeek Coder: Let the Code Write Itself
  2. DeepSeek Coder 官方页面
  3. What is DeepSeek Coder: Revolutionizing Code Automation in Latenode
  4. deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct · Hugging Face
  5. DeepSeek Coder V2 download | SourceForge.net
  6. deepseek-coder - Ollama
  7. DeepSeek Coder API: pricing, features and use cases - Eden AI
  8. Deploying DeepSeek Coder Locally guided by DeepSeek-R1 (Part 1) - Medium
  9. DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets … - arXiv