[DeepSeek ]代码模型评测：能否取代 GitHub Copilot？

DeepSeek 代码模型评测：能否取代 GitHub Copilot？

随着人工智能技术的快速发展，AI 编程助手已成为开发者提高工作效率的重要工具。GitHub Copilot 由 OpenAI 提供技术支持，已经成为最受欢迎的代码补全工具之一。然而，DeepSeek 代码模型（DeepSeek Code）近期的出现，给开发者带来了新的选择。DeepSeek Code 是否具备挑战 GitHub Copilot 的能力？它的代码补全、错误修复、代码解释等功能如何？本文将对 DeepSeek 代码模型进行全面评测，并探讨它是否能够取代 GitHub Copilot。

1. DeepSeek Code 简介

DeepSeek Code 是 DeepSeek AI 开发的一款 专注于代码生成、补全、优化 的大模型，目标是帮助程序员提高开发效率，减少重复性劳动，优化代码质量。它支持多种编程语言，如：

• Python
• JavaScript
• C++
• Java
• Go
• Rust 等

DeepSeek Code 采用大规模预训练和微调方法，在开源代码库和编程问答数据上训练，使其具备较强的代码生成能力，能够完成 代码补全、优化、解释、Bug 修复 等任务。

2. DeepSeek Code VS GitHub Copilot：核心功能对比

我们将 DeepSeek Code 与 GitHub Copilot 进行对比，重点分析它们的核心功能表现。

(1) 代码补全能力

代码补全是 AI 编程助手的核心功能之一。我们通过 Python 代码进行测试，看看 DeepSeek Code 和 GitHub Copilot 在代码补全方面的差异。

测试代码片段

我们希望 AI 补全一个 计算斐波那契数列 的函数：

def fibonacci(n):
    """
    计算斐波那契数列的第 n 项
    """
    # 这里留空，看看 AI 如何补全

DeepSeek Code 生成的补全

def fibonacci(n):
    """
    计算斐波那契数列的第 n 项
    """
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

GitHub Copilot 生成的补全

def fibonacci(n):
    """
    计算斐波那契数列的第 n 项
    """
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        a, b = b, a + b
    return a

对比分析

• DeepSeek Code 采用 递归方式 计算斐波那契数列，逻辑清晰，但对于大数输入可能会有性能问题。
• GitHub Copilot 采用 迭代方式 计算斐波那契数列，时间复杂度更优（O(n) 而不是 O(2ⁿ)）。
• 总体来看，Copilot 生成的代码更高效，而 DeepSeek Code 的代码在可读性方面较强。

(2) 代码优化能力

我们测试 AI 是否能优化低效代码。以下是一个低效的 Python 代码：

def is_prime(n):
    """
    判断一个数是否是质数
    """
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, n):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

DeepSeek Code 生成的优化版本

def is_prime(n):
    """
    判断一个数是否是质数（优化版）
    """
    if n < 2:
        return False
    if n in (2, 3):
        return True
    if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
        return False
    for i in range(5, int(n ** 0.5) + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

GitHub Copilot 生成的优化版本

def is_prime(n):
    """
    判断一个数是否是质数（优化版）
    """
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

对比分析

• DeepSeek Code 额外优化了 2 和 3 的特殊情况，并使用 6k ± 1 优化法（减少非必要检查）。
• GitHub Copilot 主要使用了 平方根优化，但没有额外优化 2 和 3。
• 整体而言，DeepSeek Code 提供的优化版本更为完善。

(3) 代码解释能力

代码解释是 AI 代码助手的另一个重要能力。我们让 AI 解释以下代码：

def factorial(n):
    return 1 if n == 0 else n * factorial(n - 1)

DeepSeek Code 的解释

这个函数计算 n 的阶乘。它使用递归，当 n == 0 时返回 1，否则返回 n * factorial(n-1)，不断递归直到 n == 0。

GitHub Copilot 的解释

该函数是一个 递归实现的阶乘计算。如果 n 为 0，则返回 1，否则返回 n 乘以 factorial(n-1)。

对比分析

• DeepSeek Code 的解释更详细，适合初学者理解。
• GitHub Copilot 的解释较为简洁，但没有深入剖析递归的执行过程。

(4) 代码错误修复

我们提供一个存在 Bug 的 Python 代码，让 AI 帮助修复：

def add_numbers(a, b):
    return a + b

print(add_numbers("10", 5))  # 这里会报错

DeepSeek Code 修复的版本

def add_numbers(a, b):
    """
    将输入转换为整数后相加
    """
    return int(a) + int(b)

print(add_numbers("10", 5))  # 正确输出 15

GitHub Copilot 修复的版本

def add_numbers(a, b):
    if isinstance(a, str):
        a = int(a)
    if isinstance(b, str):
        b = int(b)
    return a + b

print(add_numbers("10", 5))  # 正确输出 15

对比分析

• DeepSeek Code 采用了更直接的 int() 转换，但可能在处理非数字字符串时出错。
• GitHub Copilot 采用更安全的类型检查，更适用于通用情况。

3. 结论：DeepSeek Code 能否取代 GitHub Copilot？

通过对比测试，DeepSeek Code 在代码优化、解释、错误修复等方面表现优秀，尤其在代码优化上甚至比 GitHub Copilot 更智能。然而：

• 在代码补全方面，GitHub Copilot 仍然更高效，尤其是代码结构优化和性能优化方面。
• 在生态系统方面，Copilot 与 GitHub 深度集成，而 DeepSeek Code 目前的工具链较少。

最终结论

✅ DeepSeek Code 适合：代码优化、代码解释、新手学习。

❌ 尚难完全取代 GitHub Copilot，但对于中文开发者来说，它是一个值得关注的替代方案。

你会考虑用 DeepSeek Code 取代 GitHub Copilot 吗？欢迎讨论！