譯者 | 涂承燁

審校 | 重樓

人工智能 (AI) 正在改變軟件的開(kāi)發(fā)方式。AI驅(qū)動(dòng)的代碼生成器已成為重要的工具，幫助開(kāi)發(fā)者更高效地編寫、調(diào)試和完成代碼。在這些新型智能助手中，DeepCoder-14B 不僅因其強(qiáng)大的技術(shù)能力，也因其開(kāi)源性質(zhì)而受到關(guān)注。

與許多流行但封閉且專有的AI模型不同，DeepCoder-14B 公開(kāi)分享其設(shè)計(jì)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和源代碼。這種開(kāi)放性有助于世界各地的開(kāi)發(fā)者自由探索、改進(jìn)和使用該模型。通過(guò)這樣做，DeepCoder-14B 正在為軟件開(kāi)發(fā)開(kāi)辟新的可能性，并鼓勵(lì)一種更加協(xié)作和透明的AI輔助編碼方法。

DeepCoder-14B是什么？它為何重要？

DeepCoder-14B 是一個(gè)專為代碼生成而設(shè)計(jì)的大型語(yǔ)言模型 (LLM)。它是由 Agentica 和 Together AI 合作開(kāi)發(fā)的。它擁有140億參數(shù)，比像OpenAI擁有數(shù)千億參數(shù)的GPT-4這樣的一些大型AI模型要小。盡管規(guī)模較小，DeepCoder-14B 旨在高效處理復(fù)雜的編碼任務(wù)。

使 DeepCoder-14B 與眾不同的是其完全開(kāi)源的特性。創(chuàng)建者已公開(kāi)提供模型權(quán)重、訓(xùn)練代碼、數(shù)據(jù)集，甚至訓(xùn)練日志。這種開(kāi)放程度在AI領(lǐng)域是罕見(jiàn)的。對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，這意味著他們可以完全理解模型的工作原理，根據(jù)自己的需求進(jìn)行修改，并為其改進(jìn)做出貢獻(xiàn)。

相比之下，許多領(lǐng)先的AI代碼生成器，如OpenAI的Codex或GPT-4，需要付費(fèi)訂閱，并且其內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制保密。DeepCoder-14B 提供了一個(gè)具有完全透明度的競(jìng)爭(zhēng)性替代方案。這可以使AI編碼輔助變得更加普及，特別是對(duì)于獨(dú)立開(kāi)發(fā)者、小型公司和研究人員。

DeepCoder-14B是如何工作的？

DeepCoder-14B 使用先進(jìn)的AI方法來(lái)創(chuàng)建準(zhǔn)確可靠的代碼。它使用的一項(xiàng)重要技術(shù)稱為分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL)。與僅試圖預(yù)測(cè)下一個(gè)詞或標(biāo)記（token）的傳統(tǒng)AI模型不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)幫助 DeepCoder-14B 學(xué)會(huì)生成能夠通過(guò)測(cè)試的代碼。這意味著該模型專注于創(chuàng)建真正有效的解決方案，而不僅僅是看起來(lái)正確的代碼。

另一個(gè)關(guān)鍵特性稱為迭代式上下文擴(kuò)展。在訓(xùn)練期間，該模型最多可以處理16,000個(gè)標(biāo)記（token），而在使用時(shí)，這一能力提升至32,000個(gè)標(biāo)記（token），并且能夠理解最多64,000個(gè)標(biāo)記（token）。這種大的上下文窗口使 DeepCoder-14B 能夠很好地處理大型代碼庫(kù)、詳細(xì)的技術(shù)文檔和復(fù)雜的推理任務(wù)。許多其他AI模型只能處理小得多的標(biāo)記限制。

數(shù)據(jù)質(zhì)量在構(gòu)建 DeepCoder-14B 時(shí)非常重要。該模型使用來(lái)自可信來(lái)源（如TACO、LiveCodeBench和PrimeIntellect的SYNTHETIC-1數(shù)據(jù)集）的大約24,000個(gè)編碼問(wèn)題進(jìn)行訓(xùn)練。每個(gè)問(wèn)題都有多個(gè)單元測(cè)試和經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的解決方案。這有助于模型從優(yōu)秀示例中學(xué)習(xí)，并減少訓(xùn)練過(guò)程中的錯(cuò)誤。

訓(xùn)練過(guò)程經(jīng)過(guò)了精心優(yōu)化。團(tuán)隊(duì)使用32塊英偉達(dá)H100 GPU，在大約兩個(gè)半星期內(nèi)完成了模型的訓(xùn)練。他們應(yīng)用了verl-pipe優(yōu)化，將訓(xùn)練速度提高了兩倍，在保持強(qiáng)勁性能的同時(shí)降低了成本。結(jié)果，DeepCoder-14B 在LiveCodeBench上達(dá)到了60.6%的首次嘗試通過(guò)率（Pass@1 accuracy），與OpenAI的o3-mini-2025-01-031（Low）模型的性能相當(dāng)。

DeepCoder-14B 也被構(gòu)建為能在不同類型的硬件上良好運(yùn)行。這使得獨(dú)立開(kāi)發(fā)者、研究小組和小公司更容易使用。通過(guò)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、理解長(zhǎng)上下文的能力以及開(kāi)源訪問(wèn)，DeepCoder-14B 在AI輔助編碼領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)步。

DeepCoder-14B的性能如何？

DeepCoder-14B 在許多測(cè)試代碼生成能力的標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出令人印象深刻的結(jié)果。在2025年4月的LiveCodeBench基準(zhǔn)測(cè)試中，DeepCoder-14B 實(shí)現(xiàn)了60.6%的首次嘗試通過(guò)率（Pass@1 accuracy）。這意味著對(duì)于60.6%的編碼問(wèn)題，它能在第一次嘗試時(shí)就生成正確的解決方案。這一結(jié)果非常接近OpenAI的o3-mini模型，后者在同一測(cè)試中得分為60.9%。

在HumanEval+基準(zhǔn)測(cè)試中，DeepCoder-14B 獲得了92.6%的首次嘗試通過(guò)率（Pass@1），與一些頂級(jí)專有模型的性能相當(dāng)。在Codeforces（一個(gè)流行的競(jìng)技編程平臺(tái)）上，DeepCoder-14B 的評(píng)分為1936分，使其位列參賽者的前5%。這表明它能夠以非常高的水平解決困難的算法問(wèn)題。

此外，DeepCoder-14B 在2024年AIME數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試中得分為73.8%。這有力地表明了其數(shù)學(xué)推理能力，這對(duì)于涉及計(jì)算或復(fù)雜邏輯的技術(shù)編碼任務(wù)非常有用。

與其他模型相比，DeepCoder-14B 的表現(xiàn)優(yōu)于DeepSeek-R1-Distill（后者在LiveCodeBench上得分為53%，在AIME基準(zhǔn)測(cè)試上得分為69.7%）。雖然它比OpenAI o3-mini等模型略小，但在準(zhǔn)確性方面競(jìng)爭(zhēng)非常接近，同時(shí)提供完全的透明度和開(kāi)放訪問(wèn)。

開(kāi)源與專有AI代碼生成器

像 DeepCoder-14B 這樣的開(kāi)源AI代碼生成器給開(kāi)發(fā)者提供了明顯的好處。開(kāi)發(fā)者可以看到模型的內(nèi)部運(yùn)作，使他們能夠信任并驗(yàn)證其行為。他們還可以針對(duì)特定任務(wù)或編程語(yǔ)言定制模型，從而提高相關(guān)性和實(shí)用性。

專有模型通常由擁有更多資金和基礎(chǔ)設(shè)施的大公司開(kāi)發(fā)。這些模型有時(shí)可能更大、更強(qiáng)大。然而，它們也伴隨著諸如成本、無(wú)法訪問(wèn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及使用限制等缺點(diǎn)。

DeepCoder-14B 表明，盡管資源較少，開(kāi)源AI也能與大型模型很好地競(jìng)爭(zhēng)。其社區(qū)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)通過(guò)允許許多人測(cè)試、改進(jìn)和調(diào)整模型，加速了研究和創(chuàng)新。這種開(kāi)放性有助于防止AI技術(shù)的壟斷，并使編碼輔助工具惠及更廣泛的受眾。

DeepCoder-14B的實(shí)際用途

開(kāi)發(fā)者可以多種方式使用 DeepCoder-14B。它可以根據(jù)簡(jiǎn)要指令生成新的代碼片段，或完成未完成的代碼部分。它通過(guò)建議錯(cuò)誤修復(fù)或改進(jìn)邏輯來(lái)幫助調(diào)試。

因?yàn)樗軌蛱幚黹L(zhǎng)序列，DeepCoder-14B 適用于大型代碼庫(kù)、重構(gòu)項(xiàng)目或生成復(fù)雜算法。它還可以輔助代碼中的數(shù)學(xué)推理，這在科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析中很有用。

在教育領(lǐng)域，DeepCoder-14B 可以通過(guò)提供分步解決方案和解釋來(lái)支持學(xué)習(xí)者。企業(yè)可以使用它來(lái)自動(dòng)化重復(fù)性編碼任務(wù)，或生成針對(duì)其特定領(lǐng)域定制的代碼。

挑戰(zhàn)與改進(jìn)領(lǐng)域

盡管能力令人印象深刻，DeepCoder-14B 仍面臨幾個(gè)顯著的挑戰(zhàn)：

• DeepCoder-14B 在處理異常困難、新穎或高度專業(yè)化的編碼任務(wù)時(shí)可能遇到困難。當(dāng)處理超出其訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍的問(wèn)題時(shí)，其輸出可能并非總是可靠，需要開(kāi)發(fā)者仔細(xì)審查和驗(yàn)證生成的代碼。
• 高效運(yùn)行 DeepCoder-14B 通常需要訪問(wèn)功能強(qiáng)大的現(xiàn)代GPU。對(duì)于缺乏高端硬件的獨(dú)立開(kāi)發(fā)者或小型團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這個(gè)要求可能構(gòu)成障礙，可能會(huì)限制其廣泛采用。
• 雖然該模型是開(kāi)源的，但針對(duì)特定需求訓(xùn)練新版本或微調(diào) DeepCoder-14B 仍然需要大量的技術(shù)專業(yè)知識(shí)和計(jì)算資源。這對(duì)于沒(méi)有強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)背景或無(wú)法訪問(wèn)大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施的人來(lái)說(shuō)可能是一個(gè)障礙。
• 關(guān)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中所用代碼的來(lái)源，以及在商業(yè)項(xiàng)目中使用AI生成代碼的法律影響問(wèn)題仍然存在。版權(quán)、歸屬和負(fù)責(zé)任使用等問(wèn)題仍然是社區(qū)內(nèi)積極討論的領(lǐng)域。
• 與所有AI生成的代碼一樣，不應(yīng)盲目使用 DeepCoder-14B 的輸出。仔細(xì)的人工審查對(duì)于確保代碼質(zhì)量、安全性和適用于生產(chǎn)環(huán)境至關(guān)重要。

結(jié)論

DeepCoder-14B 是AI輔助編碼向前邁出的重要一步。其開(kāi)源性質(zhì)使其有別于許多其他AI模型，為開(kāi)發(fā)者提供了探索和改進(jìn)它的自由。憑借強(qiáng)大的技術(shù)能力和對(duì)大型代碼上下文的支持，它能很好地處理許多編碼任務(wù)。

然而，用戶必須牢記其挑戰(zhàn)，例如需要仔細(xì)的代碼審查和硬件要求。對(duì)于獨(dú)立開(kāi)發(fā)者、研究人員和小公司來(lái)說(shuō)，DeepCoder-14B 提供了一個(gè)寶貴的工具來(lái)提升生產(chǎn)力和促進(jìn)創(chuàng)新。由于AI工具的持續(xù)改進(jìn)，像 DeepCoder-14B 這樣的開(kāi)源模型將在轉(zhuǎn)變軟件開(kāi)發(fā)方面發(fā)揮重要作用。負(fù)責(zé)任地?fù)肀н@些工具可以帶來(lái)更好的軟件和更多的機(jī)會(huì)。

譯者介紹

涂承燁，51CTO社區(qū)編輯，具有15年以上的開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目管理、咨詢?cè)O(shè)計(jì)等經(jīng)驗(yàn)，獲得信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師、信息系統(tǒng)監(jiān)理師、PMP，CSPM-2等認(rèn)證。

原文標(biāo)題：DeepCoder-14B: The Open-Source AI Model Enhancing Developer Productivity and Innovation，作者：Dr. Assad Abbas