DeepSeek Coder V2 Lite Instruct
Ostatnio sprawdzono:
Suwerenność i hosting
Ten model jest skatalogowany w celach informacyjnych. Nie jest jeszcze hostowany w LLM EU i żaden własny endpoint go tu nie obsługuje. Żądania do niego trafiają bezpośrednio do dostawcy, na warunkach tego dostawcy.
Podsumowanie
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct to otwarty model językowy DeepSeek z 15.7B parametrami, opublikowany na licencji deepseek-license (niestandardowa, oznaczona jako „inna”). Repozytorium zostało utworzone w czerwcu 2024 i jest lustrzane na Hugging Face. Przyjmuje tekst i zwraca tekst. Punkt kontrolny jest dostrojony instrukcjami i zawiera szablon czatu. Opublikowana konfiguracja nie zawiera informacji o oknie kontekstowym, więc ta karta również ich nie podaje. Karta jest wyłącznie katalogowa: LLM EU nie uruchamia tego modelu. Wydawca nie podaje informacji o zasięgu językowym na stronie modelu.
Specyfikacje
- Dostawca
- DeepSeek (CN)
- Okno kontekstu
- Niezweryfikowane: dostawca nie udokumentował tego twierdzenia.
- Parametry
- 15.7B
- Modalności
- text
- Licencja
- other · licence
- Otwarte wagi
- yes
- Data wydania
- 14 cze 2024
- Zadania
- Kodowanie, Niski koszt
Języki
Mocny: —
Dostateczny: —
Mocny
Dostateczny
Niezweryfikowane: dostawca nie udokumentował tego twierdzenia. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.
Kiedy używać
Mocne strony
- 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
Ograniczenia
- 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