Die Leistung von Deepseek Codierer V2 variiert signifikant mit verschiedenen CPU -Modellen, die hauptsächlich von der Architektur und den Spezifikationen des verwendeten CPUs beeinflusst werden.
** Geschwindigkeit und Effizienz
Deepseek Codierer V2 ist so effizient, so dass es schnell große Codebasen verarbeiten kann. Bei CPUs mit höheren Kernzählungen und besserer Architektur wie solchen mit 64 Armkernen kann das Modell beeindruckende Durchsatzraten erzielen, Berichten zufolge rund 17 Token pro Sekunde (TPS), wenn optimierte Quantisierungen wie IQ_4_xs verwendet werden [5]. Im Gegensatz dazu liefert das Ausführen des Modells auf CPUs mit niedrigerem End wie dem Intel N100 eine langsamere Leistung, obwohl Benutzer gemeldet haben, dass es mindestens doppelt so schnell ist wie andere Modelle wie LLAMA3 auf ähnlicher Hardware [3].
** Einfluss der Quantisierung
Die Leistung des Modells hängt auch stark vom gewählten Quantisierungstyp ab. Quantierungen mit höherer Qualität (z. B. Q8_0) bieten eine bessere Genauigkeit, erfordern jedoch mehr Rechenressourcen. Umgekehrt können Optionen mit niedrigerer Qualität (z. B. Q2_K) weiterhin nutzbare Ergebnisse liefern, aber die Geschwindigkeit und Genauigkeit beeinträchtigen [2]. Benutzer haben festgestellt, dass die Auswahl einer Quantisierung, die in das verfügbare VRAM ihrer GPU passt, zu einer optimalen Leistung führen kann, insbesondere für diejenigen, die hybride CPU-GPU-Setups verwenden [2].
** Benchmark -Vergleiche
Bei Benchmark-Bewertungen hat Deepseek Codierer V2 im Vergleich zu Closed-Source-Modellen wie GPT-4 Turbo und Claude 3 in Codierungsaufgaben [1] [7] überlegene Leistung gezeigt. Dies deutet darauf hin, dass die Architektur des Modells für verschiedene CPU-Konfigurationen gut optimiert ist, obwohl spezifische Leistungsmetriken auf der Grundlage der Hardwarefunktionen stark variieren können.
Während Deepseek Codierer V2 in verschiedenen CPU-Modellen eine robuste Leistung aufweist, wird seine Wirksamkeit mit höheren CPUs maximiert, die fortschrittliche Architekturen und optimale Quantisierungsstrategien unterstützen.
Zitate:
[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/comportment/1dkmpja/impressive_performance_of_deepseekcoderv216b_on/
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://huggingface.co/nisten/deepseek-coder-v2-inst-cpu-optimized-guf
[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/