4 月 9 日凌晨，Agentica 团队携手 Together AI 联合开源了名为 DeepCoder-14B-Preview 的代码推理模型，这个仅需 14B 即可媲美 OpenAI o3-Mini 的新模型迅速引起业界广泛关注，在 GitHub 狂揽 3k stars。

DeepCoder 在多项评测中的得分情况具体而言，DeepCoder-14B-Preview 是一款基于 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14B 进行微调的代码推理 LLM，使用分布式强化学习 (RL) 扩展上下文长度。该模型在 LiveCodeBench v5 (8/1/24-2/1/25) 上实现了 60.6% 的单次通过率 (Pass@1)，不仅超越了其基础模型，并且仅凭 140 亿参数就达到了与 OpenAI o3-mini 相当的性能。目前「一键部署 DeepCoder-14B-Preview」教程已上线 OpenBayes，模型克隆完成后进入「API 地址」即可快速体验模型！教程链接：go.openbayes.com/wKkjcDemo

运行

01运行阶段

1. 登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，选择「一键部署 DeepCoder-14B-Preview」教程。

   

2. 页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。

   

3. 选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「vLLM」镜像，OpenBayes 平台提供了 4 种计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。新用户使用下方邀请链接注册，可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长！小贝总专属邀请链接（直接复制到浏览器打开）：go.openbayes.com/9S6Dr

   

4. 等待分配资源，首次克隆需等待 2 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」旁边的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。请注意，用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。

02效果演示

1. 进入 Demo 页面后即可体验模型。本教程以 DeepCoder-14B-Preview 模型为演示案例，采用 bitsandbytes 提供的 8-bit 量化方法来优化显存占用。在「input」栏中输入内容，点击「Submit」生成。点击「Clear History」可清除对话记录。

   

2. 此处以经典的冒泡排序为例，可以看到模型很快地对问题做出了答复。