Deepseek -kooderin V2 suorituskyky vaihtelee merkittävästi eri CPU -mallien kanssa, joihin pääasiassa vaikuttaa käytetyn prosessorin arkkitehtuuri ja tekniset tiedot.
** nopeus ja tehokkuus
Deepseek -kooder V2 on suunniteltu erittäin tehokkaaseen, jolloin se pystyy käsittelemään suuria koodipaikkoja nopeasti. Prosessorissa, jolla on korkeampi ydinmäärä ja parempi arkkitehtuuri, kuten 64 -ARM -ytimellä, malli voi saavuttaa vaikuttavat läpimenonopeudet, ilmoitetaan olevan noin 17 merkkiä sekunnissa (TPS), kun käytetään optimoituja kvantisointeja, kuten IQ_4_XS [5]. Sitä vastoin mallin suorittaminen alhaisimpien prosessorien, kuten Intel N100: n, suorittaminen tuottaa hitaamman suorituskyvyn, vaikka käyttäjät ovat ilmoittaneet sen toimivan vähintään kaksi kertaa niin nopeasti kuin muut mallit, kuten LLAMA3, samanlaisissa laitteistoissa [3].
** Kvantisoinnin vaikutus
Mallin suorituskyky on myös voimakkaasti riippuvainen valitusta kvantisointityypistä. Laadukkaammat kvantisoinnit (esim. Q8_0) tarjoavat paremman tarkkuuden, mutta vaativat enemmän laskennallisia resursseja. Päinvastoin, pienemmät laatuvaihtoehdot (esim. Q2_K) voivat silti tuottaa käyttökelpoisia tuloksia, mutta voivat vaarantaa nopeuden ja tarkkuuden [2]. Käyttäjät ovat havainneet, että kvantisoinnin valitseminen, joka sopii heidän GPU: n käytettävissä olevaan VRAM: ään, voi johtaa optimaaliseen suorituskykyyn, etenkin niille, jotka käyttävät hybridi-suorittimen GPU-asetuksia [2].
** Vertailuvertailut
Vertailuarvioissa DeepSeek-kooder V2 on osoittanut parempaa suorituskykyä verrattuna suljetun lähdekoodin malleihin, kuten GPT-4 Turbo ja Claude 3, koodaustehtävissä [1] [7]. Tämä viittaa siihen, että mallin arkkitehtuuri on optimoitu hyvin erilaisille suorittimen kokoonpanoille, vaikka erityiset suorituskykymittarit voivat vaihdella suuresti laitteistoominaisuuksien perusteella.
Kaiken kaikkiaan, vaikka Deepseek Coder V2 osoittaa voimakasta suorituskykyä eri prosessorimalleissa, sen tehokkuus maksimoi korkeamman asteen suorittimilla, jotka tukevat edistyneitä arkkitehtuureja ja optimaalisia kvantistrategioita.
Viittaukset:
.
.
.
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
.
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://arxiv.org/abs/2406.11931
.