Каталог моделей
💻 Код💬 Текст API Open Source
DeepSeek Coder V2
Открытая модель-кодировщик от DeepSeek с архитектурой MoE на 236 млрд параметров (активны 21B), поддержка 128K контекста и 338 языков программирования.
—
Тарифы
Бесплатно
Бесплатно
- Бесплатно (open source, self-hosted)
Платный
$—
- Через DeepSeek API от $0.14/1M input-токенов
Плюсы и минусы
Плюсы
- Превосходит GPT-4 Turbo на HumanEval и MBPP при открытом исходном коде
- Архитектура MoE: активирует только 21B из 236B параметров — высокая эффективность при инференсе
- Поддержка 338 языков программирования, включая редкие (Coq, Lean, Julia)
- Контекстное окно 128K токенов позволяет анализировать крупные кодовые базы целиком
- Модель Lite (16B, активны 2.4B) пригодна для локального запуска на потребительских GPU
Минусы
- Полная версия 236B требует значительных вычислительных ресурсов для self-hosted развёртывания
- Слабее специализированных моделей в задачах фронтенда с нестандартными фреймворками
- Документация и community преимущественно на английском и китайском языках
Подробный обзор
Вопросы и ответы
В чём разница между DeepSeek Coder V2 и DeepSeek Coder V2 Lite?+
Полная версия (236B MoE, активны 21B) значительно мощнее и превосходит GPT-4 Turbo на ряде бенчмарков, но требует нескольких GPU для self-hosted запуска. Lite-версия (16B MoE, активны 2.4B) работает на одной видеокарте с 12–16 ГБ VRAM и подходит для локального использования в IDE. Lite уступает полной версии на сложных алгоритмических задачах, но для повседневного написания кода разница незначительна.
Поддерживает ли DeepSeek Coder V2 автодополнение в реальном времени?+
Да, модель поддерживает режим Fill-in-the-Middle (FIM), который необходим для автодополнения кода в IDE. Этот режим позволяет модели учитывать как контекст до курсора, так и после него. Интеграция через API или локальный запуск с поддержкой FIM доступна в плагинах для VS Code, JetBrains и Neovim.
Насколько хорошо DeepSeek Coder V2 работает с русскоязычными комментариями и задачами?+
Модель понимает русскоязычные запросы и комментарии, поскольку обучена на многоязычном корпусе, включающем русский текст. Однако её основная специализация — код, поэтому она лучше понимает задачи в формате «напиши функцию, которая делает X» даже на русском, чем длинные нарративные объяснения. Для максимального качества рекомендуется формулировать технические задачи чётко и конкретно.
Похожие модели
Текст
Yi-Lightning
01.AI
Высокоскоростная языковая модель от 01.AI с оптимизированным инференсом и контекстным окном 16K токенов. Одна из самых быстрых и дешёвых моделей в классе.
Бесплатно
Код
Cursor Agent
Cursor
Автономный ИИ-агент для разработки, встроенный в Cursor IDE. Выполняет многоэтапные задачи: от написания кода до запуска тестов и исправления ошибок. Поддерживает Claude, GPT и другие модели.
Бесплатно
Код
Windsurf
Cognition AI
AI-среда разработки на базе VS Code. Cascade — агентный AI для многошаговых задач. Собственные модели SWE-1/SWE-1.5. Безлимитное автодополнение на всех тарифах. Совместимость с расширениями VS Code. Claude, GPT-4o и другие модели.
Бесплатно
Текст
GLM-5.1
Zhipu AI
Флагманская агентная модель для кодинга. 744B параметров MoE, 40B активных. Обучена на чипах Huawei Ascend 910B. Лидер SWE-Bench Pro (58.4%). Поддерживает 600+ итераций без деградации. MIT лицензия. Максимальный output 128K токенов.
$0.95/1M input
Текст
Llama 4 Nemotron
NVIDIA + Meta
Доработанная NVIDIA версия Llama 4 Maverick от Meta — 17B активных параметров из 400B MoE. Лидер открытых моделей по качеству рассуждений, превосходит GPT-4o и Claude Sonnet на ключевых бенчмарках.
Бесплатно