DeepSeek Coder V2 Lite Instruct
Última revisão:
Soberania e alojamento
Este modelo está catalogado para referência. Ainda não está alojado na LLM EU, e nenhum endpoint próprio o serve aqui. Os pedidos são encaminhados diretamente para o fornecedor, sob os termos desse fornecedor.
Resumo
DeepSeek Coder V2 Lite Instruct é um modelo de linguagem de peso aberto da DeepSeek com 15.7B parâmetros, publicado sob deepseek-license (personalizada, marcada como "outra"). O repositório foi criado em junho de 2024 e está espelhado no Hugging Face. Aceita texto e devolve texto. O checkpoint está ajustado por instruções e inclui um modelo de chat. A configuração publicada não regista janela de contexto, pelo que este cartão não a inclui. O cartão é apenas de catálogo: a LLM EU não executa este modelo. O editor não indica cobertura de idioma na página do modelo.
Especificações
- Fornecedor
- DeepSeek (CN)
- Janela de contexto
- Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação.
- Parâmetros
- 15.7B
- Modalidades
- text
- Licença
- other · licence
- Pesos abertos
- yes
- Data de lançamento
- 14/06/2024
- Tarefas
- Codificação, Baixo custo
Idiomas
Forte: —
Adequado: —
Forte
Adequado
Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.
Quando usar
Pontos fortes
- 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
Limitações
- 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