DeepSeek與常見的「生成程式語言模型」進行比較

以下將 DeepSeek（特別是其程式碼生成產品 DeepSeek Coder）與目前市面上常見的「生成程式語言模型」進行比較，包括 OpenAI 的 GPT-4（或 GPT-3.5 Codex）、Google 的 Codey、Meta 的 Code Llama、以及社群開源模型如 StarCoder 等。

二、關鍵比較面向

以下將從 模型效能、授權模式、成本與資源需求、社群生態 等面向進行比較。

1. 模型效能（程式碼生成、數學推理）

• DeepSeek Coder
• • 官方宣稱對「數學推理」、「代碼生成」任務有顯著優勢；由於尚缺乏公開的 Benchmark（如 HumanEval、MBPP、CodeXGLUE 等）成績，效能仍需第三方驗證。
  • 強調低成本高效能，透過混合專家（MoE）或其他稀疏激活技術，在保持精度的同時減少 GPU 資源需求。
• GPT-4 / GPT-3.5 Codex
• • GPT-4 擁有很強的跨領域推理能力；在程式碼生成上也表現良好，但具體評測數據受商業保密影響。
  • GPT-3.5 Codex 在 GitHub Copilot 中廣受開發者使用，對多種程式語言具備不錯的補全與生成能力。
• Google Codey
• • 以 PaLM 2 為基礎，對多種語言與程式碼擁有優化，整合於 Google 雲端服務（Cloud IDE、Colab）中。
  • 在 Python、JavaScript 等常見語言上表現優異，但依舊屬於封閉式 API（隨時間可能改變）。
• Code Llama
• • 基於 Llama 2 架構，針對程式碼語料進行微調。
  • 在 Python 及部分常見語言的程式碼生成功能良好，並具有原生多語言支援（相對於純英語程式註解的模型更具優勢）。
• StarCoder
• • 在程式碼生成任務上表現不俗（HumanEval 成績曾公布相對可觀），主要專注 Python，但也兼顧其他語言。
  • 由 HuggingFace 社群主導，更新速度快，且有社群生態支持。

小結：

DeepSeek Coder 的特點在於「開源、強調數學推理及代碼生成能力」，若其聲稱的低資源需求與高效能能在主流基準測試中被證實，將與 Meta、BigCode 等開源社群形成正面競爭，也可能在商業場景挑戰 OpenAI、Google。

2. 授權模式與開源程度

• DeepSeek Coder
• • 採用 MIT 許可協議，允許免費商業使用與修改，開放度非常高。
  • 若未搭配強力的模型權重檔保護機制，任何人都可自由二次開發。
• GPT-4 / GPT-3.5 Codex
• • Closed-source，僅透過 OpenAI API 商業使用；無法自行下載模型或自行訓練。
  • 部分應用需要付費（如 ChatGPT Plus、API 訊息/Token 收費）。
• Google Codey
• • 依託 Google Cloud 服務，非開源，限於商業 API。
  • 需使用 Google 平台才能存取。
• Code Llama
• • 開源（但有「商業用途」限制）。
  • 部分模型可供商業使用，但需要遵守 Meta 官方訂定的使用規範。
• StarCoder
• • 部分開源，採 BigCode 授權條款；原則上可免費使用，但需要遵守各種衍伸條款。

小結：

就 開源 與 商業自由度 而言，DeepSeek Coder （MIT 許可） 和 Code Llama 是最具彈性的選擇。GPT-4 / Codex、Google Codey 則完全屬於封閉商業模式，需要透過官方 API 取得服務。

3. 成本與資源需求

• DeepSeek Coder
• • 官方強調「可用較少 GPU 即達到高效能」，若架構採取稀疏激活（Sparse Activation），推測在同等效能下可減少推理成本。
  • 尚需更多公開數據（如每 Token 推理延遲、硬體需求）來驗證。
• GPT-4 / GPT-3.5 Codex
• • 使用者需透過 OpenAI API 付費（Token-based）。
  • 訓練成本非常高（OpenAI 自己承擔），但對終端開發者而言，主要成本在於 API 計費。
• Google Codey
• • 使用 Google Cloud 時會產生運算費用；詳細收費與 Google Cloud Platform（GCP）的訂價相關。
  • 對用戶而言，門檻與維運成本集中在雲端服務費。
• Code Llama
• • 可自行部署，無需付費給 Meta，但需要相對足夠的 GPU/TPU 訓練或推理。
  • 較大參數版本（34B）推理速度較慢，可能要有數張高階 GPU 才能流暢執行。
• StarCoder
• • 訓練與推理全由社群主導，如果自行部署就得準備相應的計算資源；或透過 HuggingFace Inference Endpoint 等雲端平台，視情況付費。

小結：

DeepSeek 以「低成本高效能」為賣點，若用戶需要離線部署或自主管理，可能在硬體成本上比 Code Llama、StarCoder 更具優勢；但實際效益要看 模型大小、推理速度 與 真實案例測試 而定。

4. 社群生態與支援

• DeepSeek Coder
• • 作為新興的開源模型，需要觀察未來在 GitHub、HuggingFace 等平台的整合度，以及開發者社群的參與度。
  • 若 MIT 許可配合易於使用的權重檔與推理框架（如 PyTorch、TensorFlow），有望吸引快速增長的開發者群。
• GPT-4 / GPT-3.5 Codex
• • 社群廣大，但大多使用者只能透過 API 間接觸，可自定義度相對有限。
  • 依賴 OpenAI 的更新迭代；然而 GitHub Copilot 生態已相當成熟。
• Google Codey
• • 與 Google 服務緊密耦合，對使用 GCP 的企業與開發者來說較方便。
  • 封閉式生態也意味著在社群自由度上不及開源專案。
• Code Llama
• • 得益於 Meta 與 HuggingFace 等開源社群的整合，已有不少衍生專案（如 Code Llama-Instruct、與 LoRA 微調的版本）。
  • 在非商業領域擁有相對活躍的開發者支持。
• StarCoder
• • HuggingFace 生態下的一顆明星，StarCoder 有豐富教學、模型 Demo，以及廣泛的開源社群支援。
  • 透過 BigCode 專案推動，持續更新與優化中。

小結：

DeepSeek 未來若想成為「主流開源程式碼生成模型」，需要加強與開源生態平台的合作，並建立示範項目、案例教學、微調工具等。Code Llama、StarCoder 已在開源社群扎根，因此 DeepSeek 的後續生態培養相當關鍵。

三、整體趨勢與總結

1. 效能與資源的平衡
2. • 多數大模型（GPT-4、PaLM 2 等）雖有卓越效能，但對硬體需求高、商業模式封閉。
   • DeepSeek, Code Llama, StarCoder 等開源模型逐漸形成與大型商業模型對抗的勢力，重點在於能否提供足夠的精度與效能，同時在硬體需求、部署成本上更具優勢。
2. 開源模式持續升溫
3. • DeepSeek 採 MIT 許可，被視為開放程度極高的選擇；Code Llama 與 StarCoder 也有不同層級的開源許可。
   • 開發者與企業用戶越來越重視可控性、可定制性以及隱私合規（自行部署），開源模型將持續受到矚目。
3. 中國 AI 企業崛起
4. • DeepSeek 代表了中國在程式碼生成與大型語言模型領域積極追趕甚至挑戰國際巨頭的趨勢。
   • 在計算資源受限或缺乏高階晶片供應的情況下，DeepSeek 以「演算法優化、稀疏激活」方式突圍，未來在產業應用與學術合作上的成果值得持續觀察。
4. 未來展望
5. • DeepSeek 是否能在多語言、更多程式語言（如 C++、Go、Rust）上保持高效能？
   • 與業界熱門工具（VS Code、Jupyter Notebook、GitHub Actions 等）深度整合，是能否快速擴大生態的重要關鍵。
   • 隨著 DeepSeek Coder 及其後續版本（V2、V3、R1 等）的釋出，更完整的 Benchmark 測試與使用案例將進一步揭示其真實競爭力。