DeepSeek Coder V2 Lite Instruct
Zuletzt geprüft:
Souveränität und Hosting
Dieses Modell ist als Referenz katalogisiert. Es wird noch nicht bei LLM EU gehostet, und kein Endpunkt aus erster Hand bedient es hier. Anfragen dazu gehen direkt an den Anbieter, zu dessen eigenen Bedingungen.
Zusammenfassung
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct ist ein offenes Sprachmodell von DeepSeek mit 15,7B Parameter, veröffentlicht unter deepseek-license (custom, tagged "other"). Das Repository wurde im Juni 2024 angelegt und liegt auf Hugging Face. Es nimmt Text entgegen und gibt Text zurück. Der Checkpoint ist instruct-abgestimmt und enthält ein Chat-Template. Die veröffentlichte Konfiguration verzeichnet kein Kontextfenster; diese Karte führt daher keines. Die Karte ist reiner Katalog: LLM EU betreibt dieses Modell nicht. Der Anbieter nennt auf der Modellseite keine Sprachabdeckung.
Technische Daten
- Anbieter
- DeepSeek (CN)
- Kontextfenster
- Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.
- Modellparameter
- 15.7B
- Modalitäten
- text
- Lizenz
- other · licence
- Offene Gewichte
- yes
- Veröffentlichungsdatum
- 14. Juni 2024
- Aufgaben
- Programmieren, Günstig
Sprachen
Stark: —
Ausreichend: —
Stark
Ausreichend
Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.
Wann einsetzen
Stärken
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Grenzen
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the deepseek-license (other) licence is a custom agreement whose commercial terms were not established from its published text, so commercial serving is not permitted until a human clears it; the router must not route to it
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 15.7B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights