Prestandan för Deepseek -kodaren V2 varierar avsevärt med olika CPU -modeller, främst påverkade av arkitekturen och specifikationerna för CPU: erna.
** Hastighet och effektivitet
Deepseek Coder V2 är utformad för att vara mycket effektiv, vilket gör att den snabbt kan bearbeta stora kodbaser. På CPU: er med högre kärnantal och bättre arkitektur, såsom de med 64 armkärnor, kan modellen uppnå imponerande genomströmningshastigheter, enligt uppgift cirka 17 tokens per sekund (TPS) när man använder optimerade kvantiseringar som IQ_4_XS [5]. Däremot ger att köra modellen på lägre CPU: er, till exempel Intel N100, långsammare prestanda, även om användare har rapporterat att den kör minst dubbelt så snabbt som andra modeller som Llama3 på liknande hårdvara [3].
** Effekten av kvantisering
Modellens prestanda är också starkt beroende av den valda kvantiseringstypen. Kvantisering av högre kvalitet (t.ex. Q8_0) ger bättre noggrannhet men kräver mer beräkningsresurser. Omvänt kan alternativ med lägre kvalitet (t.ex. Q2_K) fortfarande ge användbara resultat men kan kompromissa med hastighet och noggrannhet [2]. Användare har funnit att val av en kvantisering som passar in i den tillgängliga VRAM för deras GPU kan leda till optimal prestanda, särskilt för de som använder hybrid CPU-GPU-inställningar [2].
** Benchmark -jämförelser
I benchmark-utvärderingar har Deepseek-kodaren V2 visat överlägsen prestanda jämfört med modeller med sluten källkod som GPT-4 Turbo och Claude 3 i kodningsuppgifter [1] [7]. Detta antyder att modellens arkitektur är väl optimerad för olika CPU-konfigurationer, även om specifika prestandametriker kan variera mycket baserat på hårdvarufunktioner.
Sammantaget, medan Deepseek-kodaren V2 visar robust prestanda över olika CPU-modeller, maximeras dess effektivitet med högre CPU: er som stöder avancerade arkitekturer och optimala kvantiseringsstrategier.
Citeringar:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lit-instruct-guf/
[3] https://www.reddit.com/r/localllamama/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.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/