Les performances de Deepseek Coder V2 varie considérablement avec différents modèles CPU, principalement influencés par l'architecture et les spécifications des CPU utilisés.
** vitesse et efficacité
Deepseek Coder V2 est conçu pour être très efficace, ce qui lui permet de traiter rapidement de grandes bases de code. Sur les processeurs avec des comptes de noyau plus élevés et une meilleure architecture, tels que ceux avec 64 cœurs de bras, le modèle peut atteindre des taux de débit impressionnants, aurait environ 17 jetons par seconde (TPS) lors de l'utilisation de quantifications optimisées comme IQ_4_XS [5]. En revanche, l'exécution du modèle sur des processeurs bas de gamme, comme l'Intel N100, donne des performances plus lentes, bien que les utilisateurs l'ont signalé exécuter au moins deux fois plus vite que d'autres modèles comme LLAMA3 sur du matériel similaire [3].
** Impact de la quantification
Les performances du modèle dépendent également fortement du type de quantification choisi. Les quantifications de meilleure qualité (par exemple, Q8_0) offrent une meilleure précision mais nécessitent plus de ressources de calcul. Inversement, des options de qualité inférieure (par exemple, Q2_K) peuvent toujours fournir des résultats utilisables mais peuvent faire des compromis sur la vitesse et la précision [2]. Les utilisateurs ont constaté que la sélection d'une quantification qui s'inscrit dans le VRAM disponible de leur GPU peut conduire à des performances optimales, en particulier pour ceux qui utilisent des configurations hybrides CPU-GPU [2].
** Comparaisons de référence
Dans les évaluations de référence, Deepseek Coder V2 a démontré des performances supérieures par rapport aux modèles de source fermée comme GPT-4 Turbo et Claude 3 dans les tâches de codage [1] [7]. Cela suggère que l'architecture du modèle est bien optimisée pour diverses configurations de CPU, bien que des mesures de performances spécifiques puissent varier considérablement en fonction des capacités matérielles.
Dans l'ensemble, alors que Deepseek Coder V2 montre des performances robustes sur différents modèles de processeur, son efficacité est maximisée avec des CPU de gamme haut de gamme qui prennent en charge les architectures avancées et les stratégies de quantification optimales.
Citations:
[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/impressif_performance_of_deepseekcoderv216b_on/
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://huggingface
[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-analysis/