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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***（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`	14B	IQ2_XXS/Q4_K_M	131K tokens	9.36 GiB	8.37 GB
`ai/deepcoder-preview:14B-Q4_K_M`	14B	IQ2_XXS/Q4_K_M	131K tokens	9.36 GiB	8.37 GB
`ai/deepcoder-preview:14B-F16`	14B	F16	131K tokens	27.46 GiB	27.51 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***（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

docker model pull ai/deepcoder-preview

运行模型

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 v5	Pass@1	60.6%
Codeforces	Elo评分	1936
Codeforces	百分位	95.3
HumanEval+	准确率	92.6%

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