DeepCoder-14B-Preview：擅长代码生成的的开源模型
DeepCoder-14B-Preview 是由 Agentica 团队开发并在 Hugging Face 平台发布的开源代码生成模型。它基于 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14B，通过分布式强化学习（RL）技术优化，能处理高达 64K token 的超长上下文。这个模型拥有 140 亿参数，在 LiveCodeBench v5 测试（2024年8月1日至2025年2月1日）中获得 60.6% 的 Pass@1 准确率，比基础模型提升了 8%，性能接近 OpenAI 的 o3-mini。它完全开源，包括模型权重、训练数据和脚本，任何人都可以免费下载使用。DeepCoder 的目标是帮助开发者高效编写复杂代码，特别适合编程竞赛和大型项目。
功能列表
生成长代码：支持最高 64K token 的上下文，能生成和处理超长代码。
高准确率输出：在 LiveCodeBench v5 中达到 60.6% Pass@1，代码质量可靠。
开源可用：提供模型文件、数据集和训练脚本，免费下载和自定义。
支持多种编程任务：适合竞赛题目解答、代码调试和项目开发。
长上下文推理：通过 GRPO+ 和 DAPO 技术优化，确保长代码生成能力。
使用帮助
DeepCoder-14B-Preview 是一个强大的工具，可以帮助你生成代码或处理复杂编程任务。以下是详细的安装和使用指南。
安装流程
要在本地使用 DeepCoder-14B-Preview，需要准备环境并下载模型。步骤如下：
准备硬件和软件
需要一台带 GPU 的电脑，推荐 NVIDIA H100 或至少 24GB 显存的显卡。
安装 Python 3.10：运行
conda create -n deepcoder python=3.10 -y，然后激活环境conda activate deepcoder。安装依赖库：运行
pip install transformers torch huggingface_hub vllm。下载模型
访问官方页面：https://huggingface.co/agentica-org/DeepCoder-14B-Preview。
在“Files and versions”中找到模型文件（如
model-00001-of-00012.safetensors）。使用命令下载：
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huggingface-cli download agentica-org/DeepCoder-14B-Preview --local-dir ./DeepCoder-14B
下载后，模型文件会保存在本地
./DeepCoder-14B文件夹。加载模型
在 Python 中加载模型：
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_path = "./DeepCoder-14B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype="auto", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)这会将模型加载到 GPU 上，准备使用。
如何使用主要功能
DeepCoder 的核心是生成代码和处理长上下文。以下是操作方法：
生成代码
输入编程需求
准备一个问题，比如“写一个 Python 函数，找出数组中的最大值”。
将需求转为文本：
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prompt = "写一个 Python 函数，找出数组中的最大值"
生成代码
使用以下代码生成答案：
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)可能的输出：
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def find_max(arr):
if not arr:
return Nonemax_value = arr[0]
for num in arr:if num > max_value:
max_value = num
return max_value优化生成
如果需要更长代码，调整
max_new_tokens为 1024 或更高。设置
max_tokens=64000可获得最佳长上下文性能。
处理长上下文
输入长代码
假设你有一个长达 32K token 的代码，想让模型续写：
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long_code = "def process_data(data):\n # 几千行代码...\n return processed_data"
prompt = long_code + "\n请为这个函数添加异常处理"生成续写
输入并生成：
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)输出可能是：
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def process_data(data):
try:
# 几千行代码...
return processed_dataexcept Exception as e:
print(f"错误: {e}")
return None验证结果
检查代码是否符合需求。如果不理想，可以更明确描述需求。
特色功能操作流程
DeepCoder 的长代码生成能力是其亮点，适合竞赛和大型项目。
解决竞赛题目
获取题目
从 Codeforces 找一个题目，比如“给定一个数组，返回所有可能的子集”。
输入题目描述：
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prompt = "给定一个数组，返回所有可能的子集。例如，输入 [1,2,3]，输出 [[],[1],[2],[3],[1,2],[1,3],[2,3],[1,2,3]]"
生成代码
运行生成命令：
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)输出可能是：
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def subsets(nums):
result = [[]]for num in nums:
result += [curr + [num] for curr in result]
return result测试结果
在 Python 中运行代码，输入
[1,2,3]，检查输出是否正确。
调试代码
输入问题代码
假设有一段有 Bug 的代码：
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buggy_code = "def sum_numbers(n):\n total = 0\n for i in range(n)\n total += i\n return total"
prompt = buggy_code + "\n这段代码有语法错误，请修复"生成修复版本
输入并生成：
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)输出可能是：
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复制
def sum_numbers(n):
total = 0
for i in range(n):
total += i
return total验证修复
检查语法是否正确，运行代码确认结果。
使用建议
不要添加系统提示，直接在用户提示中说明需求。
设置
temperature=0.6和top_p=0.95以获得最佳结果。将
max_tokens设置为 64000 以发挥长上下文优势。
应用场景
编程竞赛
DeepCoder 能快速生成竞赛题目答案，适合 LiveCodeBench 或 Codeforces 的复杂任务。大型项目开发
它可以生成长代码模块，帮助开发者完成大型项目。教育和学习
学生可以用它生成示例代码，学习算法或调试作业。
QA
DeepCoder-14B-Preview 是免费的吗？
是的，它采用 MIT 许可，完全开源，任何人都可以免费使用。需要什么硬件才能运行？
推荐使用带 GPU 的电脑，至少 24GB 显存。如果用 CPU，速度会慢很多。它支持哪些编程语言？
它主要擅长 Python，但也能生成 Java、C++ 等语言的代码，效果取决于提示清晰度。