El rendimiento de Deepseek Coder V2 varía significativamente con los diferentes modelos de CPU, principalmente influenciado por la arquitectura y las especificaciones de las CPU utilizadas.
** Velocidad y eficiencia
Deepseek Coder V2 está diseñado para ser altamente eficiente, lo que le permite procesar grandes bases de código rápidamente. En las CPU con recuentos de núcleo más altos y una mejor arquitectura, como aquellos con 64 núcleos de brazo, el modelo puede lograr tasas de rendimiento impresionantes, según los informes, alrededor de 17 tokens por segundo (TPS) cuando usan cuantizaciones optimizadas como IQ_4_XS [5]. Por el contrario, ejecutar el modelo en CPU de gama baja, como Intel N100, produce un rendimiento más lento, aunque los usuarios lo han informado que ejecuta al menos el doble de rápido que otros modelos como LLAMA3 en hardware similar [3].
** Impacto de la cuantización
El rendimiento del modelo también depende en gran medida del tipo de cuantización elegido. Las cuantizaciones de mayor calidad (por ejemplo, Q8_0) proporcionan una mejor precisión pero requieren más recursos computacionales. Por el contrario, las opciones de menor calidad (por ejemplo, Q2_K) aún pueden ofrecer resultados utilizables, pero pueden comprometerse con la velocidad y la precisión [2]. Los usuarios han descubierto que seleccionar una cuantización que se ajuste dentro del VRAM disponible de su GPU puede conducir a un rendimiento óptimo, particularmente para aquellos que utilizan configuraciones híbridas de CPU-GPU [2].
** Comparaciones de referencia
En las evaluaciones de referencia, Deepseek Coder V2 ha demostrado un rendimiento superior en comparación con modelos de código cerrado como GPT-4 Turbo y Claude 3 en tareas de codificación [1] [7]. Esto sugiere que la arquitectura del modelo está bien optimizada para varias configuraciones de CPU, aunque las métricas de rendimiento específicas pueden variar ampliamente en función de las capacidades de hardware.
En general, mientras que Deepseek Coder V2 muestra un rendimiento robusto en diferentes modelos de CPU, su efectividad se maximiza con las CPU de alta gama que admiten arquitecturas avanzadas y estrategias de cuantización óptimas.
Citas:
[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-guf
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://arxiv.org/abs/2406.11931
[8] https://blog.prompptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/