Performanța Deepseek Coder V2 variază semnificativ cu diferite modele de CPU, influențate în principal de arhitectura și specificațiile procesoarelor utilizate.
** Viteza și eficiența
Deepseek Coder V2 este proiectat să fie extrem de eficient, permițându -i să proceseze rapid bazele mari de cod. Pe procesoare cu număr mai mare de nucleu și o arhitectură mai bună, cum ar fi cele cu 64 de nuclee de brațe, modelul poate obține rate de randament impresionante, se pare că este în jur de 17 jetoane pe secundă (TPS) atunci când se utilizează cuantificări optimizate precum IQ_4_XS [5]. În schimb, rularea modelului pe procesoare inferioare, cum ar fi Intel N100, produce performanțe mai lente, deși utilizatorii au raportat că rulează cel puțin de două ori mai repede decât alte modele precum LLAMA3 pe hardware similar [3].
** Impactul cuantificării
Performanța modelului depinde, de asemenea, de tipul de cuantificare ales. Cuanizările de calitate superioară (de exemplu, Q8_0) oferă o precizie mai bună, dar necesită mai multe resurse de calcul. În schimb, opțiunile de calitate inferioară (de exemplu, Q2_K) pot oferi în continuare rezultate utilizabile, dar pot face compromisuri cu privire la viteză și precizie [2]. Utilizatorii au constatat că selectarea unei cuantificări care se încadrează în VRAM-ul disponibil al GPU-ului lor poate duce la performanțe optime, în special pentru cei care utilizează configurații hibride ale CPU-GPU [2].
** Comparații de referință
În evaluările de referință, Deepseek Coder V2 a demonstrat performanțe superioare în comparație cu modelele cu sursă închisă precum GPT-4 Turbo și Claude 3 în sarcinile de codificare [1] [7]. Acest lucru sugerează că arhitectura modelului este bine optimizată pentru diverse configurații ale procesorului, deși valorile specifice ale performanței pot varia pe scară largă în funcție de capacitățile hardware.
În general, în timp ce Deepseek Coder V2 arată o performanță robustă pe diferite modele de CPU, eficacitatea acestuia este maximizată cu procesoare superioare care susțin arhitecturi avansate și strategii de cuantificare optimă.
Citări:
[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-optimizate-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-compaPaPative-analysis/