코딩 특화 LLM 전성시대: Codestral 22B, Qwen 2.5 Coder 7B, DeepSeek Coder V2 Lite 비교 분석

 

오픈소스 LLM(대규모 언어 모델) 시장은 점점 더 전문화되고 있습니다. 특히, "코딩 특화" LLM들은 더 작은 파라미터로도 뛰어난 성능을 제공하며 빠르게 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 Codestral 22B, Qwen 2.5 Coder 7B, DeepSeek Coder V2 Lite라는 대표적인 세 가지 모델을 비교 분석하여, 각 모델의 성능, 특장점, 그리고 실제 코딩 활용 사례를 살펴보겠습니다. 어떤 모델이 당신의 요구에 가장 적합할지 알아보세요!

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1. 코딩 특화 LLM의 등장 배경과 특징

최근 몇 년간 LLM은 빠르게 발전하며 다양한 용도로 사용되고 있습니다. 코딩 특화 LLM은 개발자들에게 실질적인 도움을 주기 위해 만들어졌으며, 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 작은 크기, 높은 효율성:
  코딩 LLM은 일반 LLM보다 크기가 작으면서도 코딩 작업에서 더 나은 성능을 목표로 합니다.
• 민주화된 접근:
  고비용의 폐쇄형 모델과 달리, 오픈소스 코딩 LLM은 저렴한 비용으로 뛰어난 성능을 제공합니다.
• 대표적인 모델:
  이번 블로그에서 다룰 Codestral 22B, Qwen 2.5 Coder 7B, DeepSeek Coder V2 Lite는 각각 다른 파라미터와 기능으로 다양한 요구를 충족시킵니다.

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2. 주요 모델 개요 및 비교

1) Codestral 22B

• 출시일: 2024년 5월 29일
• 주요 특징:
  • 80개 이상의 프로그래밍 언어 지원
  • Fill-in-the-Middle(FIM) 기능 제공으로 개발 보조 역할 수행
• HumanEval 점수: 81.1%
• SQL 벤치마크 (Spider): 76.6%

2) Qwen 2.5 Coder 7B

• 출시일: 2024년 9월 19일
• 주요 특징:
  • Qwen 시리즈 중 가장 작은 모델
  • 뛰어난 코딩 성능 (HumanEval 88.4%)
  • 폐쇄형 모델에 근접한 성능 제공
• SQL 벤치마크 (Spider): 82.0%

3) DeepSeek Coder V2 Lite 14B

• 출시일: 2024년 6월
• 주요 특징:
  • 이전 버전(V1) 대비 1.17조 개의 코딩 데이터로 학습
  • FIM 기능과 수학적 문제 해결 능력 강화
• HumanEval 점수: 81.1%
• SQL 벤치마크 (Spider): 정보 없음

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3. 실제 활용 사례: LLM의 코딩 작업 능력 테스트

HTML/CSS/JavaScript: Snake 게임 구현

각 모델에게 "기본적인 Snake 게임 코드를 작성하라"는 동일한 프롬프트를 제공하여 비교했습니다.

• Qwen 2.5 Coder:
  • 모든 시도에서 완벽한 코드를 작성하며 가장 안정적이었음.
  • 사용자 경험에서 뛰어난 결과를 보여줌.
• Codestral 22B:
  • 기본적으로 작동하는 게임을 생성했으나, 충돌 감지와 속도 조정 등에서 오류 발생.
• DeepSeek Coder V2 Lite:
  • 완전한 게임 코드를 생성하지 못하며, 키 입력 처리 코드에 결함 존재.

Python 함수 구현: 이미지 크롭 및 재구성

다음과 같은 Python 함수 두 개를 작성하도록 요청했습니다.

1. 이미지를 다섯 개의 크롭 영역으로 나누는 함수 (five_crop)
2. 크롭된 이미지를 다시 원본 형태로 복원하는 함수 (reconstruct)

• Qwen 2.5 Coder:
  • five_crop 함수는 정확히 구현했으나, reconstruct 함수에서는 일부 인덱스 처리에서 오류가 발생.
• Codestral 22B:
  • 모든 함수를 정확히 구현. 특히, torchvision의 기능을 활용하여 가독성과 효율성을 높임.
• DeepSeek Coder V2 Lite:
  • five_crop은 완성했으나 reconstruct에서 결과물이 올바르지 않음.

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4. 벤치마크 결과 요약 및 모델 선택 가이드

모델HumanEval 점수SQL 벤치마크 점수GGUF 파일 크기속도 (t/s)

모델	HumanEval 점수	SQL 벤치마크 점수	GGUF 파일 크기	속도(t/s)
Codestral 22B	81.1%	76.6%	18GB	3.31
Qwen 2.5 Coder 7B	88.4%	82.0%	6.3GB	10.31
DeepSeek Coder V2 Lite	81.1%	정보 없음	14GB	8.35

모델 선택 가이드

• Python 중심 작업: Codestral 22B 추천
• 다양한 언어 및 적은 메모리 사용: Qwen 2.5 Coder 추천
• 메모리 사용에 제약이 적고 특정 작업에 특화된 모델: DeepSeek Coder V2 Lite 고려

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코딩 특화 LLM은 빠르게 발전하며 개발자들의 생산성을 혁신적으로 높이고 있습니다. 특히 Qwen 2.5 Coder는 작은 크기에도 불구하고 뛰어난 성능을 보여주며 오픈소스 LLM의 가능성을 증명했습니다.

향후 Alibaba가 출시 예정인 Qwen 32B 모델처럼 더 큰 파라미터의 오픈소스 모델이 등장하면, 코딩 작업의 질은 더욱 높아질 것입니다. 이제 개발자들은 비용 효율적이면서도 강력한 성능의 LLM을 통해 더 창의적이고 효율적인 코딩 환경을 기대할 수 있습니다.

이제, 당신의 작업에 가장 적합한 모델을 선택해보세요!

https://deepgram.com/learn/best-local-coding-llm

Codestral 22B, Owen 2.5 Coder B, and DeepSeek V2 Coder: Which AI Coder Should You Choose? | Deepgram