Wydajność Codera Deepseek V2 różni się znacznie w zależności od różnych modeli procesora, głównie pod wpływem architektury i specyfikacji zastosowanych procesorów.
** Szybkość i wydajność
Deepseek Coder V2 został zaprojektowany tak, aby był bardzo wydajny, co pozwala mu szybko przetwarzać duże bazy kodów. Na procesorach o wyższej liczbie rdzeni i lepszej architekturze, takich jak te z 64 rdzeniami ARM, model może osiągnąć imponujące szybkości przepustowości, podobno około 17 tokenów na sekundę (TPS) przy użyciu zoptymalizowanych kwantyzacji, takich jak IQ_4_XS [5]. Natomiast uruchamianie modelu na niższych elementach procesorów, takich jak Intel N100, daje wolniejszą wydajność, chociaż użytkownicy zgłosili, że działa co najmniej dwa razy szybciej niż inne modele, takie jak LLAMA3 na podobnym sprzęcie [3].
** Wpływ kwantyzacji
Wydajność modelu jest również silnie zależna od wybranego rodzaju kwantyzacji. Kwantyzację wyższej jakości (np. Q8_0) zapewniają lepszą dokładność, ale wymagają większej liczby zasobów obliczeniowych. I odwrotnie, opcje niższej jakości (np. Q2_K) mogą nadal zapewniać użyteczne wyniki, ale mogą zaakceptować szybkość i dokładność [2]. Użytkownicy odkryli, że wybranie kwantyzacji, która pasuje do dostępnego VRAM ich GPU, może prowadzić do optymalnej wydajności, szczególnie dla osób wykorzystujących hybrydowe konfiguracje CPU-GPU [2].
** Porównania porównawcze
W ocenach porównawczych Deepseek Coder V2 wykazał doskonałą wydajność w porównaniu z modelami zamkniętymi, takimi jak GPT-4 Turbo i Claude 3 w zadaniach kodowania [1] [7]. Sugeruje to, że architektura modelu jest dobrze zoptymalizowana dla różnych konfiguracji procesora, chociaż określone wskaźniki wydajności mogą się znacznie różnić w zależności od możliwości sprzętowych.
Ogólnie rzecz biorąc, podczas gdy DeepSeek Coder V2 wykazuje solidną wydajność w różnych modelach procesora, jego skuteczność jest maksymalizowana dzięki wyższej klasy procesorom, które obsługują zaawansowane architektury i optymalne strategie kwantyzacji.
Cytaty:
[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/