DeepSeek Coder V2

الكودمتوقفغير متاح
من DeepSeekمعرّف النموذج: deepseek-coder-v2

DeepSeek's specialized coding model. Excellent at code generation, debugging, and explanation.

الحالة
غير متاح
السياق
128,000 رمز
الحد الأقصى للإخراج
8,192 رمز
Input → output
نص → نص
مطور
DeepSeek
تم التحديث
23 سبتمبر 2026

DeepSeek Coder V2 غير متاح حالياً

يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.

انتقل إلى البدائل

أوقف المزود هذا النموذج.

نسخة أحدث متاحة: DeepSeek V4.1 Flash

01

نماذج قابلة للمقارنة

الكل في هذه الفئة
02

Playground

جرّب DeepSeek Coder V2

دردشة

غير متاح حالياً

غير متاح حالياً.

ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل

جرّب DeepSeek Coder V2

أرسل رسالة. تصل الإجابة كاملة عندما ينتهي النموذج (بدون بث مباشر).

موجه النظام
الحد الأقصى لطول الإجابة (رموز)

هذا التشغيل

لا يوجد سعر – غير متاح حالياً.

جديد هنا؟

10 رصيد مجاني (‏0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google

قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد.

03

حول DeepSeek Coder V2

الملخصاعتباراً من 23 سبتمبر 2026

DeepSeek Coder V2 هو نموذج من DeepSeek في فئة الكود. DeepSeek Coder V2 غير متاح حالياً على Railwail. نافذة السياق تحتوي على 128,000 رموز، والرد الواحد يمكن أن يصل إلى 8,192 رموز. إصدار أحدث: DeepSeek V4.1 Flash.

الخلفية

حول DeepSeek

تأسس في 2023 · Hangzhou, China

DeepSeek AI was founded in July 2023 in Hangzhou by Liang Wenfeng, who is also co-founder of the High-Flyer quantitative hedge fund. High-Flyer's GPU cluster (thousands of NVIDIA A100/H800 cards stockpiled before US export controls tightened) bootstrapped DeepSeek's training capacity. The lab is known globally for highly efficient training recipes documented in transparent technical reports. The DeepSeek-Coder line started with V1 (1.3B-33B dense models, November 2023). DeepSeek-Coder V2, released June 2024, brought MoE scaling — a 236B/21B-active model that matched or exceeded GPT-4 Turbo on code benchmarks at release. A 'Lite' 16B-active sibling was also released. DeepSeek's later DeepSeek-V3 (December 2024) and DeepSeek-R1 (January 2025) absorbed many DeepSeek-Coder design lessons. All releases use the permissive DeepSeek License with broad commercial-use rights.

زيارة DeepSeek

العمارة

Sparse Mixture-of-Experts Transformer for code (DeepSeekMoE + Multi-head Latent Attention)

DeepSeek-Coder V2 is a Sparse Mixture-of-Experts Transformer using the DeepSeekMoE architecture: 160 fine-grained experts plus 2 shared 'always-on' experts per MoE layer, with top-6 routing among the 160. This fine-grained + shared design (introduced in the DeepSeek-MoE paper) gives better expert specialisation than coarse 8x or 16x MoEs at similar active-parameter budgets. The model has 60 layers and 5,120 hidden size, uses Multi-head Latent Attention (MLA) for memory-efficient KV cache, RoPE position embeddings with a 128K context extension, and SwiGLU activations. The 100,000-token DeepSeek BPE tokeniser is shared across the DeepSeek family. Training began from the DeepSeek-V2 base (8.1T tokens pretraining) and added 6T more tokens of code, code-related natural language and math reasoning data. Programming language coverage is 338 languages — broader than any contemporaneous open code model. The model supports fill-in-the-middle via `<|fim_begin|>`, `<|fim_hole|>` and `<|fim_end|>` tokens. Post-training uses supervised fine-tuning plus DeepSeek's Group Relative Policy Optimisation (GRPO) RL method. A 16B-active 'Lite' variant (DeepSeek-Coder-V2-Lite) is also released. Open weights are released under the permissive DeepSeek License Agreement, which allows commercial use.

المعاملات
236B total, 21B active per token (160 fine-grained experts + 2 shared, top-6 routing)
السياق
128,000 رمز

الإمكانيات

  • 236B total / 21B active — MoE cheaper to serve than 200B+ dense alternatives
  • Matched or exceeded GPT-4 Turbo on HumanEval, MBPP, LiveCodeBench at release
  • Supports 338 programming languages — broader than Codestral, CodeLlama or any peer at release
  • 128K context for whole-repo and large-file reasoning
  • Native fill-in-the-middle (FIM) tokens for IDE completion
  • Multi-head Latent Attention for memory-efficient inference
  • Strong general reasoning and math from the V2 base — not just code
  • Open weights under permissive DeepSeek License (commercial use allowed)
  • Best for: high-quality code generation, repository-scale reasoning, polyglot codebases, self-hosted production code AI.

التدريب والترخيص

Continued pretraining from DeepSeek-V2 base (8.1T tokens). Added 6T tokens of code-and-math-heavy data: code repositories across 338 languages (60% of the additional mix), code-related natural language (10%), math reasoning data (10%) and web data (20%). Knowledge cutoff November 2023. Post-training is supervised fine-tuning plus GRPO RL on reasoning and code benchmarks.

الترخيص: DeepSeek License Agreement. Permissive commercial license with standard acceptable-use restrictions. No revenue threshold or separate-licence requirement — among the most liberal frontier-scale open-weights licenses.

اختبارات الأمان: DeepSeek publishes a model card with limitations. The model filters politically sensitive topics consistent with Chinese regulations but is permissive on technical dual-use queries (typical for code models). No formal third-party red-team report.

القيود المعروفة

  • 236B total weights need ~470GB FP16 (~120GB INT4) — heavy for self-hosting
  • Superseded on many benchmarks by DeepSeek-V3 and DeepSeek-V3-Coder successors
  • Latency higher than smaller dense code models for short completion calls
  • MoE routing means fewer inference engines support it cleanly
  • No vision modality
  • Filters politically sensitive Chinese topics consistent with regulations
04

التسعير

غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.

05

API

استدعِ DeepSeek Coder V2 باستخدام مفتاح Railwail API الخاص بك. استخدم معرّف النموذج هذا في الطلب:

غير متاح حالياً

النموذج ليس له سعر موثق أو معطل؛ يتم رفض استدعاءات API.

06

المواصفات

معرّف النموذج
deepseek-coder-v2
مطور
DeepSeek
الفئة
الكود
الإدخال
نص
الإخراج
نص
نافذة السياق
128,000 رمز
الحد الأقصى للإخراج
8,192 رمز
دورة الحياة
متوقف
حجم النموذج
236B total, 21B active per token (160 fine-grained experts + 2 shared, top-6 routing)
الترخيص
DeepSeek License Agreement. Permissive commercial license with standard acceptable-use restrictions. No revenue threshold or separate-licence requirement — among the most liberal frontier-scale open-weights licenses.
تم تحديث إدخال الكتالوج
23 سبتمبر 2026

الوسوم

  • coding
  • affordable
07

نماذج الأوامر

أمثلة من كتالوج Railwail. لم يتم إنشاؤها مباشرة على هذه الصفحة.
  • Python Binary Search

    Write an efficient binary search function in Python that returns the index of a target value or -1 if not found
    عرض إجابة المثال

    def binary_search(arr: list[int], target: int) -> int: left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 # Example usage: # sorted_list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13] # print(binary_search(sorted_list, 7)) # Output: 3

  • React Custom Hook

    Create a React custom hook called useDebounce that debounces a value by a given delay
    عرض إجابة المثال

    import { useState, useEffect } from 'react'; function useDebounce<T>(value: T, delay: number): T { const [debouncedValue, setDebouncedValue] = useState<T>(value); useEffect(() => { const timer = setTimeout(() => { setDebouncedValue(value); }, delay); return () => { clearTimeout(timer); }; }, [value, delay]); return debouncedValue; } export default useDebounce; // Usage: // const debouncedSearch = useDebounce(searchTerm, 300);

08

حالات الاستخدام

ما يُستخدم من أجله

  • Production-grade code generation and completion
  • Repository-scale reasoning and refactoring
  • Multi-language polyglot code work (338 languages)
  • Self-hosted developer AI in regulated industries
  • Code review and explanation
  • Research baseline for fine-grained MoE code models
09

الأسئلة الشائعة

ما هو DeepSeek Coder V2؟

DeepSeek Coder V2 هو نموذج من DeepSeek في فئة الكود. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.

كم تكلفة DeepSeek Coder V2 على Railwail؟

لا يمكن تشغيل DeepSeek Coder V2 على Railwail في الوقت الحالي، لذا لا يوجد سعر حالي. البدائل المتاحة مع الأسعار مدرجة أسفل هذه الصفحة.

ما حجم نافذة السياق في DeepSeek Coder V2؟

نافذة السياق في DeepSeek Coder V2 تحتوي على 128,000 رموز. الرد الواحد يمكن أن يصل إلى 8,192 رموز.

ما سرعة DeepSeek Coder V2؟

لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ DeepSeek Coder V2 على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.

هل DeepSeek Coder V2 أفضل من DeepSeek V4.1 Flash؟

هذا يعتمد على المهمة. DeepSeek Coder V2 (DeepSeek) و DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek) كلاهما نموذج في فئة الكود. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.

قارن DeepSeek Coder V2 و DeepSeek V4.1 Flash

هل يمكنني استخدام DeepSeek Coder V2 الآن؟

غير متاح حالياً. تبقى الصفحة متصلة؛ البدائل المتاحة من نفس الفئة مدرجة أسفل.

جميع النماذج عبر API واحدة

مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = ‏0.01 US$.