O desempenho do Deepseek Coder V2 varia significativamente com diferentes modelos de CPU, influenciados principalmente pela arquitetura e especificações das CPUs usadas.
** velocidade e eficiência
O Deepseek Coder V2 foi projetado para ser altamente eficiente, permitindo que ele processe grandes bases de código rapidamente. Nas CPUs com contagens de núcleo mais altas e melhor arquitetura, como aquelas com 64 núcleos de braço, o modelo pode atingir taxas de transferência impressionantes, supostamente cerca de 17 tokens por segundo (TPS) ao usar quantizações otimizadas como IQ_4_XS [5]. Por outro lado, a execução do modelo nas CPUs de ponta, como o Intel N100, produz desempenho mais lento, embora os usuários tenham relatado que ele funcionando pelo menos duas vezes mais rápido que outros modelos como o LLAMA3 em hardware semelhante [3].
** Impacto da quantização
O desempenho do modelo também depende fortemente do tipo de quantização escolhido. Quantizações de maior qualidade (por exemplo, Q8_0) fornecem melhor precisão, mas requerem mais recursos computacionais. Por outro lado, as opções de qualidade mais baixa (por exemplo, Q2_K) ainda podem fornecer resultados utilizáveis, mas podem comprometer a velocidade e a precisão [2]. Os usuários descobriram que a seleção de uma quantização que se encaixa no VRAM disponível de sua GPU pode levar a um desempenho ideal, principalmente para aqueles que utilizam configurações híbridas de CPU-GPU [2].
** Comparações de referência
Nas avaliações de referência, o Deepseek Coder V2 demonstrou desempenho superior em comparação com modelos de código fechado como GPT-4 Turbo e Claude 3 em tarefas de codificação [1] [7]. Isso sugere que a arquitetura do modelo é bem otimizada para várias configurações da CPU, embora métricas de desempenho específicas possam variar amplamente com base nos recursos de hardware.
No geral, enquanto o Deepseek Coder V2 mostra um desempenho robusto em diferentes modelos de CPU, sua eficácia é maximizada com CPUs de ponta que suportam arquiteturas avançadas e estratégias de quantização ideais.
Citações:
[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-innst-cpu-timized-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/