Deepseek Coder V2のパフォーマンスは、主に使用されるCPUのアーキテクチャと仕様の影響を受けて、CPUモデルによって大きく異なります。
**速度と効率
DeepSeek Coder V2は非常に効率的になるように設計されており、大きなコードベースをすばやく処理できるようにします。 64のARMコアを持つコアカウントとより優れたアーキテクチャを持つCPUでは、IQ_4_XSのような最適化された量子化を使用する場合、モデルは印象的なスループットレートを達成できます。対照的に、Intel N100などのローエンドCPUでモデルを実行すると、パフォーマンスが低下しますが、ユーザーは同様のハードウェアでLLAMA3のような他のモデルの少なくとも2倍の速度で実行されていると報告しています[3]。
**量子化の影響
モデルのパフォーマンスは、選択した量子化タイプにも大きく依存しています。高品質の量子化（例：Q8_0）はより良い精度を提供しますが、より多くの計算リソースが必要です。逆に、低品質のオプション（Q2_Kなど）は引き続き使用可能な結果をもたらす可能性がありますが、速度と精度で妥協する可能性があります[2]。ユーザーは、GPUの利用可能なVRAMに適合する量子化を選択すると、特にハイブリッドCPU-GPUセットアップを使用する人に最適なパフォーマンスにつながる可能性があることがわかりました[2]。
**ベンチマーク比較
ベンチマーク評価では、Deepseek Coder V2は、コーディングタスクでGPT-4 TurboやClaude 3などのクローズドソースモデルと比較して優れたパフォーマンスを実証しました[1] [7]。これは、モデルのアーキテクチャがさまざまなCPU構成に対して十分に最適化されていることを示唆していますが、特定のパフォーマンスメトリックはハードウェア機能に基づいて大きく異なる場合があります。
全体として、DeepSeek Coder V2はさまざまなCPUモデルで堅牢なパフォーマンスを示していますが、高度なアーキテクチャと最適な量子化戦略をサポートするハイエンドCPUでその有効性が最大化されます。
引用：
[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/impression_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/