Ydelsen af DeepSeek -koder V2 varierer markant med forskellige CPU -modeller, primært påvirket af arkitekturen og specifikationerne for de anvendte CPU'er.
** Hastighed og effektivitet
DeepSeek -koder V2 er designet til at være yderst effektiv, så den hurtigt kan behandle store kodebaser. På CPU'er med højere kerneoptællinger og bedre arkitektur, såsom dem med 64 armkerner, kan modellen opnå imponerende gennemstrømningshastigheder, angiveligt omkring 17 tokens pr. Sekund (TPS), når de bruger optimerede kvantiseringer som IQ_4_XS [5]. I modsætning hertil giver det at køre modellen på lavere ende CPU'er, såsom Intel N100, langsommere ydelse, selvom brugerne har rapporteret, at den kører mindst dobbelt så hurtigt som andre modeller som LLAMA3 på lignende hardware [3].
** Virkningen af kvantisering
Modelens ydelse er også stærkt afhængig af den valgte kvantiseringstype. Kvantiseringer af højere kvalitet (f.eks. Q8_0) giver bedre nøjagtighed, men kræver flere beregningsressourcer. Omvendt kan muligheder for lavere kvalitet (f.eks. Q2_K) stadig give brugbare resultater, men kan gå på kompromis med hastighed og nøjagtighed [2]. Brugere har fundet, at valg af en kvantisering, der passer inden for de tilgængelige VRAM for deres GPU, kan føre til optimal ydelse, især for dem, der bruger hybrid CPU-GPU-opsætninger [2].
** Benchmark -sammenligninger
I benchmark-evalueringer har Deepseek-koder V2 vist overlegen ydeevne sammenlignet med modeller med lukket kilde som GPT-4 Turbo og Claude 3 i kodningsopgaver [1] [7]. Dette antyder, at modellens arkitektur er godt optimeret til forskellige CPU-konfigurationer, selvom specifikke ydelsesmetrics kan variere meget baseret på hardwarefunktionerne.
Samlet set, mens Deepseek-koder V2 viser robuste ydelse på tværs af forskellige CPU-modeller, maksimeres dens effektivitet med højere ende CPU'er, der understøtter avancerede arkitekturer og optimale kvantiseringsstrategier.
Citater:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-i_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lite-instruct-gguf/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dkmpja/impressive_performance_of_deepseekcoderv216b_on/
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-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] https://blog.promplayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-komparativ-analyse/