Производительность DeepSeek Coder V2 значительно варьируется в зависимости от различных моделей процессора, в первую очередь под влиянием архитектуры и спецификаций используемых процессоров.
** Скорость и эффективность
DeepSeek Coder V2 предназначен для того, чтобы быть высокоэффективным, что позволяет быстро обрабатывать большие кодовые базы. На процессорах с более высоким количеством ядра и лучшей архитектурой, например, с 64 ядрами ARM, модель может достигать впечатляющих скоростей пропускной способности, как сообщается, около 17 токенов в секунду (TPS) при использовании оптимизированных количественных характеристик, таких как IQ_4_XS [5]. В отличие от этого, запуск модели на более низких процессорах, таких как Intel N100, доходность более медленной производительности, хотя пользователи сообщают, что она работает, по крайней мере, вдвое быстрее, чем другие модели, такие как Llama3, на аналогичном оборудовании [3].
** Влияние квантования
Производительность модели также сильно зависит от выбранного типа квантования. Более высокие качественные количественные определения (например, Q8_0) обеспечивают лучшую точность, но требуют большего количества вычислительных ресурсов. И наоборот, параметры более низкого качества (например, Q2_K) все еще могут обеспечить полезные результаты, но могут поставить под угрозу скорость и точность [2]. Пользователи обнаружили, что выбор квантования, который вписывается в доступный VRAM их графического процессора, может привести к оптимальной производительности, особенно для тех, кто использует гибридные настройки ЦП-GPU [2].
** Сравнение эталона
В эталонных оценках DeepSeek Coder V2 продемонстрировал превосходную производительность по сравнению с моделями с закрытым исходным кодом, такими как GPT-4 Turbo и Claude 3 в кодирующих задачах [1] [7]. Это говорит о том, что архитектура модели хорошо оптимизирована для различных конфигураций процессора, хотя конкретные показатели производительности могут варьироваться в значительной степени в зависимости от аппаратных возможностей.
В целом, хотя DeepSeek Coder V2 показывает надежную производительность в различных моделях ЦП, его эффективность максимизируется с помощью более высоких процессоров, которые поддерживают передовые архитектуры и оптимальные стратегии квантования.
Цитаты:
[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/