What is DeepCoder-14B-Preview?
开发高性能的代码推理模型通常需要在封闭系统内进行，或者需要庞大的参数量。DeepCoder-14B-Preview 提供了一个强大的替代方案。这是一个完全开源的、具有 140 亿参数的大型语言模型 (LLM)，它基于 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14B，通过先进的分布式强化学习 (RL) 精心微调而来。它在代码生成和推理能力方面与 OpenAI 的 o3-mini 等领先的专有模型相媲美，其在具有挑战性的基准测试中表现出色就证明了这一点。如果您的工作涉及利用或推进开放框架内的最先进的代码智能，那么 DeepCoder 提供了一个强大、高效且易于访问的基础。
主要特性
🏆 达到顶级性能： 在最近的 LiveCodeBench (v5, 2024/8/1-2025/2/1) 数据集上，Pass@1 的准确率达到了令人印象深刻的 60.6%，并在 Codeforces 中获得了 1936 的评分（95.3% 的百分位数），这表明其能力可与 o3-mini (low) 和 o1 (low) 等模型相媲美。
↔️ 擅长处理长上下文： 在推理过程中，可以很好地泛化到 64K 的上下文长度，这比其 32K 的训练上下文限制有了显著的飞跃。这是通过迭代上下文延长和过度长度过滤相结合实现的，从而保持了跨大型代码库的推理能力。
🧠 利用先进的 RL 训练： 使用 GRPO+ 进行微调，GRPO+ 是 GRPO 算法的稳定变体，结合了来自 DAPO 的见解（例如，没有熵/KL 损失，过度长度过滤，clip high）。训练使用了精心策划的约 2.4 万个高质量、可验证的编码问题的数据集。
🔓 受益于完全开源： 完全访问模型权重、精心策划的训练数据集（Taco-Verified, PrimeIntellect SYNTHETIC-1, LCB 子集）、带有系统优化的
verl-pipeline训练代码以及详细的训练日志 (Wandb)。这种透明性促进了可重复性和社区驱动的创新。⚙️ 利用高效的架构： 仅用 140 亿个参数即可提供前沿水平的性能，与更大的模型相比，它是一个更注重资源的选择，同时保持了具有竞争力的代码推理能力。
用例
竞技编程辅助： 您可以使用 DeepCoder 来解决来自 Codeforces 或 LiveCodeBench 等平台的复杂算法挑战。其强大的基准性能可以转化为生成潜在的解决方案、调试现有代码，甚至通过利用其推理能力来帮助理解复杂的题面。
复杂代码库的开发与分析： 使用 DeepCoder 的 64K 上下文窗口来处理需要理解大型代码段的任务。这可能涉及重构大量函数、跨多个文件生成复杂的样板代码，或分析复杂项目架构中的依赖关系。
AI/ML 研究与定制： 研究人员和开发人员可以深入研究开源资产，以探索代码生成的 RL 进展。尝试长上下文训练方法，分析 GRPO+ 配方的影响，或使用 DeepCoder 作为基础模型来构建专门的编码助手或工具，这些助手或工具可以根据特定的编程语言或领域进行定制。
结论
DeepCoder-14B-Preview 代表了对开源 AI 领域的重大贡献，它提供了高性能、出色的长上下文泛化能力和参数效率的强大组合。它基于严格的数据管理和精炼的 RL 技术，其成功表明开放模型可以与领先的封闭系统相媲美。通过提供对模型、数据和训练方法的完全访问权限，DeepCoder 使世界各地的开发人员和研究人员能够在此基础上进行构建，并加速 AI 驱动的代码智能的进步。
常见问题解答
问：DeepCoder-14B-Preview 与其基础模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 的主要区别是什么？ 答：主要区别在于使用分布式强化学习 (GRPO+) 进行的广泛微调，专门针对代码推理任务。这个 RL 阶段在 LiveCodeBench Pass@1 上带来了 8% 的绝对改进，并大大增强了模型将其推理能力泛化到更长上下文长度的能力（在 64K 时为 60.6%，而基础模型为 53.0%）。
问：DeepCoder 的性能与 o3-mini 等模型相比如何？ 答：在关键基准测试中，DeepCoder 取得了相当的结果：在 LiveCodeBench 上的 Pass@1 为 60.6%（而 o3-mini-2025-1-31 low 为 60.9%），在 HumanEval+ 上的 Pass@1 为 92.6%（与 o3-mini low 相同）。它在仅具有 140 亿个参数且完全开源的情况下实现了这种对等性。
问：使用 DeepCoder-14B-Preview 的推荐设置是什么？ 答：开发人员建议避免单独的系统提示；而是将所有指令都包含在用户提示中。建议的最佳生成参数是
temperature=0.6和top_p=0.95。至关重要的是，将max_tokens设置为至少 64000，因为该模型通常会由于其训练而生成冗长、详细的响应，并且截断可能会对性能产生负面影响。问：在哪里可以找到实际的模型文件和相关资源？ 答：模型权重托管在 Hugging Face 上 (🤗 HF Model)。精心策划的数据集 (🤗 HF Dataset)、
verl-pipeline训练代码 (👨💻 Github)、详细的训练日志 (📈 Wandb) 和评估日志 (🔎 Eval Logs) 也可通过原始公告中提供的链接公开获得。问：DeepCoder 仅专门用于编码，还是可以处理其他推理任务？ 答：虽然其主要的训练重点是代码推理，但底层功能具有通用性。值得注意的是，它在没有特定数学微调的情况下，在 AIME 2024 数学基准测试中获得了 73.8% 的分数，这表明其在相关的逻辑推理问题上表现出色，优于其基础模型的分数 (69.7%)。
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DeepCoder-14B-Preview was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-10.
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