DeepSeekSprachmodell
DeepSeek Coder V2
Für DeepSeek Coder V2 gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
32von 100-1 zum Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
DeepSeek Coder V2 fällt durch seine Coding-Spezialisierung und die erweiterte Sprachabdeckung auf. Die Instruct-Variante umfasst 236 Milliarden Gesamtparameter, 21 Milliarden aktive Parameter und 128.000 Token Kontext; gegenüber Coder-33B stieg die Abdeckung von 86 auf 338 Programmiersprachen.
DeepSeek Coder V2 meint hier die Instruct-Variante, nicht die Base-Version. Die Modellkarte nennt bessere Code- und Mathematikfähigkeiten und eine kommerziell nutzbare Lizenz.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 31 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
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Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Complexity-aware code comprehension (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 78.33
- Bewertung
- 78.33
- Messgröße
- Overall automatic accuracy
- Einheit
- %
- Kategorie
- software-engineering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 300
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Complexity-Aware Evaluation of LLM Comprehension, arXiv:2609.37405v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-20
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung: DeepSeek-Coder-V2. Zero-Shot, Temperatur 0, eine Abfrage je 300 Python-Funktionsaufgaben; keine Few-Shot-Beispiele, Chain-of-Thought oder Hinweise. Aufgaben aus HumanEval, MBPP-sanitized, CRUXEval, LeetCode und BigCodeBench-Hard; 108 niedrige, 120 mittlere und 72 hohe Komplexität. Ausgaben werden nach Normalisierung von Leerraum, Anführungszeichen und Booleans per exaktem Stringvergleich bewertet. Unveränderliche Checkpoint-Revision und Serving-Route werden nicht genannt.
- Einordnung
- The exact printed model label matches the assigned roster alias, but the paper does not identify an immutable revision. Do not transfer to Lite, Instruct, or another checkpoint.
BigCodeBench Full (Complete) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 59.7
- Bewertung
- 59.7
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Full / Complete
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1140
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=DeepSeek-Coder-V2-Instruct; Datensatzteilmenge=Full; Promptvariante=Complete; Modelllink=https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct; prompted=True; prefill=False; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-06-17. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=1140.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BigCodeBench Full (Instruct) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 48.2
- Bewertung
- 48.2
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Full / Instruct
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1140
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=DeepSeek-Coder-V2-Instruct; Datensatzteilmenge=Full; Promptvariante=Instruct; Modelllink=https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct; prompted=True; prefill=False; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-06-17. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=1140.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BigCodeBench Hard (Complete) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 29.7
- Bewertung
- 29.7
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Hard / Complete
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 148
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=DeepSeek-Coder-V2-Instruct; Datensatzteilmenge=Hard; Promptvariante=Complete; Modelllink=https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct; prompted=True; prefill=False; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-06-17. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=148.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BigCodeBench Hard (Instruct) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 24.3
- Bewertung
- 24.3
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Hard / Instruct
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 148
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=DeepSeek-Coder-V2-Instruct; Datensatzteilmenge=Hard; Promptvariante=Instruct; Modelllink=https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct; prompted=True; prefill=False; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-06-17. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=148.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
HumanEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 90.2
- Bewertung
- 90.2
- Messgröße
- score
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- DeepSeek Coder V2 Instruct evaluation
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Modellzeile bzw. Benchmark-Widget für DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Quelle: „DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report“. Benchmark-Prompt, Sampling-/Decoding-Einstellungen, Reasoning-Aufwand, Quantisierung und Ausführungsdatum sind im zitierten Ergebnis nicht angegeben; dazu werden keine Annahmen getroffen.
- Einordnung
- Die Quelle nennt weder Einheit noch Skala. Der veröffentlichte Rohwert bleibt erhalten und wird nicht in Prozent umgerechnet.
MBPP+ (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 76.2
- Bewertung
- 76.2
- Messgröße
- score
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- DeepSeek Coder V2 Instruct evaluation
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Modellzeile bzw. Benchmark-Widget für DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Quelle: „DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report“. Benchmark-Prompt, Sampling-/Decoding-Einstellungen, Reasoning-Aufwand, Quantisierung und Ausführungsdatum sind im zitierten Ergebnis nicht angegeben; dazu werden keine Annahmen getroffen.
- Einordnung
- Die Quelle nennt weder Einheit noch Skala. Der veröffentlichte Rohwert bleibt erhalten und wird nicht in Prozent umgerechnet.
LiveCodeBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 43.4
- Bewertung
- 43.4
- Messgröße
- score
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- LiveCodeBench (report version not stated)
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Modellzeile bzw. Benchmark-Widget für DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Quelle: „DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report“. Benchmark-Prompt, Sampling-/Decoding-Einstellungen, Reasoning-Aufwand, Quantisierung und Ausführungsdatum sind im zitierten Ergebnis nicht angegeben; dazu werden keine Annahmen getroffen.
- Einordnung
- Die Quelle nennt weder Einheit noch Skala. Der veröffentlichte Rohwert bleibt erhalten und wird nicht in Prozent umgerechnet.
USACO (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 12.1
- Bewertung
- 12.1
- Messgröße
- score
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- DeepSeek Coder V2 Instruct evaluation
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Modellzeile bzw. Benchmark-Widget für DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Quelle: „DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report“. Benchmark-Prompt, Sampling-/Decoding-Einstellungen, Reasoning-Aufwand, Quantisierung und Ausführungsdatum sind im zitierten Ergebnis nicht angegeben; dazu werden keine Annahmen getroffen.
- Einordnung
- Die Quelle nennt weder Einheit noch Skala. Der veröffentlichte Rohwert bleibt erhalten und wird nicht in Prozent umgerechnet.
Defects4J (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 21
- Bewertung
- 21
- Messgröße
- score
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- DeepSeek Coder V2 Instruct evaluation
- Kategorie
- code-fixing
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Modellzeile bzw. Benchmark-Widget für DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Quelle: „DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report“. Benchmark-Prompt, Sampling-/Decoding-Einstellungen, Reasoning-Aufwand, Quantisierung und Ausführungsdatum sind im zitierten Ergebnis nicht angegeben; dazu werden keine Annahmen getroffen.
- Einordnung
- Die Quelle nennt weder Einheit noch Skala. Der veröffentlichte Rohwert bleibt erhalten und wird nicht in Prozent umgerechnet.
SWE-Bench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 12.7
- Bewertung
- 12.7
- Messgröße
- score
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- SWE-Bench (report version not stated)
- Kategorie
- code-fixing
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Modellzeile bzw. Benchmark-Widget für DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Quelle: „DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report“. Benchmark-Prompt, Sampling-/Decoding-Einstellungen, Reasoning-Aufwand, Quantisierung und Ausführungsdatum sind im zitierten Ergebnis nicht angegeben; dazu werden keine Annahmen getroffen.
- Einordnung
- Die Quelle nennt weder Einheit noch Skala. Der veröffentlichte Rohwert bleibt erhalten und wird nicht in Prozent umgerechnet.
Aider (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 73.7
- Bewertung
- 73.7
- Messgröße
- score
- Einheit
- Keine Einheit angegeben
- Benchmark-Version
- DeepSeek Coder V2 Instruct evaluation
- Kategorie
- code-fixing
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Modellzeile bzw. Benchmark-Widget für DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Quelle: „DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report“. Benchmark-Prompt, Sampling-/Decoding-Einstellungen, Reasoning-Aufwand, Quantisierung und Ausführungsdatum sind im zitierten Ergebnis nicht angegeben; dazu werden keine Annahmen getroffen.
- Einordnung
- Die Quelle nennt weder Einheit noch Skala. Der veröffentlichte Rohwert bleibt erhalten und wird nicht in Prozent umgerechnet.
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Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026
DeepSeek Coder V2Claude Haiku 4.5 32Holotron4-30B-A3B 32SOLAR 10.7B Instruct v1.0 31ZwZ2-4B 31
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Häufige Fragen zu DeepSeek Coder V2
Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek Coder V2?
131.072 Token. So viel Text liest DeepSeek Coder V2 auf einmal, das sind rund 200 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
Kann ich DeepSeek Coder V2 lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen. Mit 236 Mrd. Parametern braucht es aber sehr viel Speicher, eher einen Server als einen Laptop.
Angaben von DeepSeek
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- MIT
- Parameter
- 236 Mrd.
- davon aktiv je Token
- 21 Mrd.
Quellen und Datenstand
Alle 21 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. |
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 16 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | units-and-run-configuration Hinweis Das Repository nennt Modellparameter und Benchmarks, aber keine Einheiten, Prompt-/Shot-Protokolle, Inferenz-Einstellungen, Quantisierung oder exakten Ausführungsdaten. Die AIME-Tabelle weist ausdrücklich 4 von 30 aus. |
| Ungeklärt | MMLU-Pro measurement metadata Hinweis Die exakte Karte zeigt die Bezeichnung TIGER-Lab/MMLU-Pro, den angrenzenden Text „Mmlu Pro“ und den Score 63,63. Der angrenzende Text ist keine Metrikdefinition. Die erfasste Quelle nennt weder Datensatzrevision, Aufgaben-Split, Metrikdefinition, Stichprobengröße, Konfidenzintervall, Einheit/Skala, Richtung noch Auswertungseinstellungen. |
| Ungeklärt | task split, metric unit, denominator, run configuration, and confidence interval for Section 3.5 results Originalwortlaut The official repository identifies the 236B Instruct checkpoint and numeric table cells but does not supply the score scales, exact metrics, prompts, harness, sample counts, or confidence intervals. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | additional exact-checkpoint benchmark cells beyond the frozen official and 2026 paper rows Originalwortlaut The focused pass found no further exact-profile scores. Base, Lite, and other-size observations are not transferred. |
| Ungeklärt | Metrikskala und Bewertungsrichtung je geschlossener Testzeile Hinweis Der Bericht nennt EM/Acc., aber keine Formeln je Zeile und keine ausdrückliche Bewertungsrichtung. Die Zusammenfassung schreibt MMLU als 79,2 %; daraus folgt keine Prozentangabe für die übrigen neun Zeilen. |
| Nicht veröffentlicht | Abgeschlossene Fallzahl und Konfidenzintervalle für Abschnitt 4.6 Hinweis Der Bericht nennt für diese Zeilen weder eine Evaluierungsfallzahl noch Konfidenzintervalle. Die Zahl der Trainingstoken ist kein Evaluierungsnenner. |
| Ungeklärt | Genaue Revision und Laufkonfiguration der übernommenen DeepSeek-V2- und MMLU-simple-evals-Pipeline Hinweis Der Bericht nennt beide Evaluierungspfade, aber keinen gebundenen Commit, Befehl, Promptmanifest oder Laufeinstellungen für die Tabellenzeilen. |
| Ungeklärt | Genaue Judge-Version und Auswertungskonfiguration der vier offenen Testzeilen Hinweis Der Bericht nennt GPT-4 als Judge für drei Zeilen, aber keinen Modellstand oder Bewertungsablauf. Die AlpacaEval-Ergebnisvariante und eine Laufkonfiguration je Zeile fehlen. |
| Ungeklärt | Offizielle Dokumentation zum MT-Bench-Evaluator Hinweis Der offizielle FastChat-Dokumentationspfad für den Judge war für den Abruf nicht verfügbar. Dem Lauf wird deshalb kein zusätzliches MT-Bench-Protokoll zugeschrieben. |
| Ungeklärt | conflicting-observations-benchmark-methodology Originalwortlaut Conflicting values were recorded for benchmark-methodology in the same source and retrieval date (https://arxiv.org/pdf/2406.11931). The separate observations remain visible; no value was silently chosen. |
| Weitere Quelle | DeepSeek Coder V2 official repository evaluation report (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Complexity-Aware Evaluation of LLM Comprehension, arXiv:2609.37405v1 (abgerufen 20. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | DeepSeek-Coder-V2 official repository evaluation results, Section 3.5 (abgerufen 24. Oktober 2026; 25. Oktober 2026) · DeepSeek Coder V2 repository · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | BigCodeBench official leaderboard (abgerufen 28. Oktober 2026)12 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 25. Oktober 2026)12345 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 28. Oktober 2026)1234 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |