يختلف أداء DeepSeek Coder V2 بشكل كبير مع نماذج وحدة المعالجة المركزية المختلفة ، وتتأثر بشكل أساسي بعمارة ومواصفات وحدات المعالجة المركزية المستخدمة.
** السرعة والكفاءة
تم تصميم Deepseek Coder V2 لتكون عالية الكفاءة ، مما يسمح له بمعالجة قواعد الكود الكبيرة بسرعة. على وحدات المعالجة المركزية ذات التهم الأساسية الأعلى والهندسة المعمارية الأفضل ، مثل تلك التي لديها 64 نوى ذراع ، يمكن أن يحقق النموذج معدلات إنتاجية مثيرة للإعجاب ، ويُقال إن حوالي 17 رمزًا في الثانية (TPS) عند استخدام كميات محسّنة مثل IQ_4_XS [5]. في المقابل ، فإن تشغيل النموذج على وحدات المعالجة المركزية المنخفضة ، مثل Intel N100 ، يؤدي إلى أداء أبطأ ، على الرغم من أن المستخدمين أبلغوا عن تشغيله على الأقل مرتين بأسرع نماذج أخرى مثل LLAMA3 على أجهزة مماثلة [3].
** تأثير القياس
يعتمد أداء النموذج أيضًا اعتمادًا كبيرًا على نوع القياس الكمي المختار. توفر كميات عالية الجودة (على سبيل المثال ، Q8_0) دقة أفضل ولكن تتطلب المزيد من الموارد الحسابية. على العكس ، لا يزال بإمكان خيارات الجودة المنخفضة (على سبيل المثال ، Q2_K) تقديم نتائج قابلة للاستخدام ولكن قد تتنازل عن السرعة والدقة [2]. لقد وجد المستخدمون أن اختيار القياس الكمي الذي يناسب VRAM المتاح ل GPU الخاص بهم يمكن أن يؤدي إلى الأداء الأمثل ، خاصة بالنسبة لأولئك الذين يستخدمون إعدادات CPU-GPU المختلطة [2].
** المقارنات القياسية
في التقييمات القياسية ، أظهر Deepseek Coder V2 أداءً فائقًا مقارنةً بنماذج المصدر المغلقة مثل GPT-4 Turbo و Claude 3 في مهام الترميز [1] [7]. يشير هذا إلى أن بنية النموذج تحتفظ بها بشكل جيد لتكوينات وحدة المعالجة المركزية المختلفة ، على الرغم من أن مقاييس الأداء المحددة يمكن أن تختلف على نطاق واسع بناءً على قدرات الأجهزة.
بشكل عام ، في حين أن Deepseek Coder V2 تُظهر أداءًا قويًا عبر نماذج وحدة المعالجة المركزية المختلفة ، يتم تعظيم فعاليتها مع وحدات المعالجة المركزية الراقية التي تدعم البنى المتقدمة واستراتيجيات القياس الكمي الأمثل.
الاستشهادات:
[1]
[2]
[3 "
[4] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[5] https://huggingface.co/Nisten/Deepseek-Coder-V2-inst-cpu-optimized-gguf
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://arxiv.org/abs/2406.11931
[8]