Le prestazioni di DeepSeek Coder V2 variano significativamente con diversi modelli CPU, principalmente influenzati dall'architettura e dalle specifiche delle CPU utilizzate.
** Velocità ed efficienza
DeepSeek Coder V2 è progettato per essere altamente efficiente, consentendole di elaborare rapidamente le basi di codice di grandi dimensioni. Sui CPU con conteggi di base più elevati e un'architettura migliore, come quelle con 64 core a braccio, il modello può ottenere tassi di throughput impressionanti, secondo quanto riferito circa 17 token al secondo (TPS) quando si utilizzano quantizzazioni ottimizzate come IQ_4_XS [5]. Al contrario, l'esecuzione del modello su CPU di fascia bassa, come Intel N100, produce prestazioni più lente, sebbene gli utenti lo abbiano riportato in esecuzione almeno due volte più velocemente rispetto ad altri modelli come Llama3 su hardware simile [3].
** Impatto della quantizzazione
Le prestazioni del modello dipendono anche fortemente dal tipo di quantizzazione prescelta. Le quantificazioni di qualità superiore (ad es. Q8_0) forniscono una migliore precisione ma richiedono maggiori risorse computazionali. Al contrario, le opzioni di qualità inferiore (ad es. Q2_K) possono ancora fornire risultati utilizzabili ma possono compromettere la velocità e l'accuratezza [2]. Gli utenti hanno scoperto che la selezione di una quantizzazione che si inserisce all'interno del VRAM disponibile della loro GPU può portare a prestazioni ottimali, in particolare per quelli che utilizzano configurazioni ibride CPU-GPU [2].
** Confronti di riferimento
Nelle valutazioni di riferimento, DeepSeek Coder V2 ha dimostrato prestazioni superiori rispetto a modelli a source chiusa come GPT-4 Turbo e Claude 3 nelle attività di codifica [1] [7]. Ciò suggerisce che l'architettura del modello è ben ottimizzata per varie configurazioni della CPU, sebbene le metriche di prestazioni specifiche possano variare ampiamente in base alle funzionalità hardware.
Nel complesso, mentre DeepSeek Coder V2 mostra prestazioni robuste su diversi modelli CPU, la sua efficacia è massimizzata con CPU di fascia alta che supportano architetture avanzate e strategie di quantizzazione ottimali.
Citazioni:
[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/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.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/