使用DeepSeek生成代码的准确率如何？

发布时间：2025-05-19 09:32:55 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：23 次

DeepSeek在代码生成任务上的准确率表现非常出色，以下是根据最新搜索结果整理的相关信息：

1. 高准确率表现：

   • DeepSeek Coder V2在HumanEval基准测试中，代码生成准确率达到了90.2%，超过了GPT-4-Turbo和Claude 3 Opus8。

   • 在LiveCodeBench测试中，DeepSeek-R1的准确率接近70%，与LN-Ultra相当。

   • 在AIME 2024测试中，DeepSeek-R1的准确率达到79.8%，超过了OpenAI o1-1217的79.2%。

2. 复杂任务处理能力：

   • 在SWEBench（复杂代码任务测试）中，DeepSeek Coder首次实现开源模型得分超过10%，展现了其在处理复杂代码任务上的强大能力。

   • 在WebGen-Bench测试中，DeepSeek-R1与Bolt.diy框架结合时准确率为27.8%，虽然整体准确率较低，但验证了任务的高难度。

3. 优化与训练方法：

   • DeepSeek采用了Fill-In-Middle（FIM）训练方法和Repo-Level预训练，增强了代码补全能力和项目级代码生成能力。

   • 通过GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法对齐人类偏好，结合编译器反馈和测试用例优化代码正确性。

4. 多语言支持与生成效率：

   • DeepSeek Coder支持338种编程语言，生成速度比GPT-4快20%。

   • 在代码补全任务中，DeepSeek的准确率达到了78.9%，较基线模型提高了5.7%。

5. 实际应用中的表现：

   • 在实际开发中，DeepSeek生成的代码不仅满足功能需求，还遵循软件工程的最佳实践，具有较高的一致性和准确性。

   • 在React组件开发中，DeepSeek的代码补全准确率比GitHub Copilot高23%。

综上所述，DeepSeek在代码生成任务中表现优异，尤其在准确率和复杂任务处理能力方面具有显著优势。不过，其在某些复杂场景（如WebGen-Bench）中的表现仍有提升空间。