De prestaties van Deepseek -coder V2 variëren aanzienlijk met verschillende CPU -modellen, voornamelijk beïnvloed door de architectuur en specificaties van de gebruikte CPU's.
** Snelheid en efficiëntie
Deepseek Coder V2 is ontworpen om zeer efficiënt te zijn, waardoor het grote codebases snel kan verwerken. Op CPU's met hogere kerntellingen en betere architectuur, zoals die met 64 armkores, kan het model indrukwekkende doorvoerpercentages bereiken, naar verluidt ongeveer 17 tokens per seconde (TPS) bij het gebruik van geoptimaliseerde kwantisaties zoals IQ_4_XS [5]. Het runnen van het model op lagere CPU's, zoals de Intel N100, levert daarentegen langzamere prestaties op, hoewel gebruikers het hebben gemeld dat het minstens twee keer zo snel werkt als andere modellen zoals LLAM3 op vergelijkbare hardware [3].
** Impact van kwantisatie
De prestaties van het model zijn ook sterk afhankelijk van het gekozen kwantisatietype. Kwantisaties van hogere kwaliteit (bijv. Q8_0) bieden een betere nauwkeurigheid maar vereisen meer computationele bronnen. Omgekeerd kunnen opties van lagere kwaliteit (bijv. Q2_K) nog steeds bruikbare resultaten opleveren, maar kunnen ze een compromis sluiten over snelheid en nauwkeurigheid [2]. Gebruikers hebben ontdekt dat het selecteren van een kwantisatie die binnen de beschikbare VRAM van hun GPU past, kan leiden tot optimale prestaties, met name voor diegenen die gebruik maken van hybride CPU-GPU-opstellingen [2].
** benchmark -vergelijkingen
In benchmark-evaluaties heeft DeepSeek Coder V2 superieure prestaties aangetoond in vergelijking met gesloten-source modellen zoals GPT-4 Turbo en Claude 3 in coderingstaken [1] [7]. Dit suggereert dat de architectuur van het model goed wordt geoptimaliseerd voor verschillende CPU-configuraties, hoewel specifieke prestatiestatistieken sterk kunnen variëren op basis van de hardwaremogelijkheden.
Over het algemeen, hoewel Deepseek Coder V2 robuuste prestaties vertoont in verschillende CPU-modellen, wordt de effectiviteit ervan gemaximaliseerd met een hogere uiteinde CPU's die geavanceerde architecturen en optimale kwantisatiestrategieën ondersteunen.
Citaten:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_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/nistenen/deepseek-coder-v2-inst-cpu-optimized-gguf
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://arxiv.org/abs/2406.11931
[8] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analyse/