This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
DeepSeek has launched a newer release, DeepSeek-V2.5. We suggest considering it instead.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de DeepSeek Coder V2 Lite Instruct
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct está entre los modelos menos inteligentes, pero tiene un precio muy competitivo en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, genera texto y tiene una ventana de contexto de 128k tokens.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct obtiene 5 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre modelos comparables (con una mediana de 6).
El precio de DeepSeek Coder V2 Lite Instruct es de $0.00 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.04) y $0.00 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $0.14).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 128k ~192 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 16B |
| Parámetros activos | 2.4B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | DEEPSEEK LICENSE AGREEMENT |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Aspectos destacados
Velocidad
InteligenciaUpdated
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Agentic tool use
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
Índice de apertura
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparaciones del Índice de Inteligencia
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Costo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Ventana de contexto
Context Window
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre DeepSeek Coder V2 Lite Instruct
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct se lanzó el 17 de junio de 2024.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct fue creado por DeepSeek.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct obtiene 5 puntos (estimados) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 6).
No, DeepSeek Coder V2 Lite Instruct no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct admite entrada de texto.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct admite salida de texto.
No, DeepSeek Coder V2 Lite Instruct no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto.
No, DeepSeek Coder V2 Lite Instruct no es multimodal. Solo admite entradas de texto.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct tiene una ventana de contexto de 130k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, DeepSeek Coder V2 Lite Instruct es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct tiene 16 mil millones de parámetros (2,4 mil millones activos).
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 16 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 2,4 mil millones de parámetros activos.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct se publica bajo la licencia DEEPSEEK LICENSE AGREEMENT, que permite el uso comercial. Ver licencia
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct obtiene 5 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct es un modelo de pesos abiertos que puede alojarse por cuenta propia. Ver proveedores
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y alojarse por cuenta propia. Comparar proveedores