Kinerja Deepseek Coder V2 bervariasi secara signifikan dengan model CPU yang berbeda, terutama dipengaruhi oleh arsitektur dan spesifikasi CPU yang digunakan.
** Kecepatan dan efisiensi
Deepseek Coder V2 dirancang agar sangat efisien, memungkinkannya untuk memproses basis kode besar dengan cepat. Pada CPU dengan jumlah inti yang lebih tinggi dan arsitektur yang lebih baik, seperti yang memiliki 64 core lengan, model ini dapat mencapai tingkat throughput yang mengesankan, dilaporkan sekitar 17 token per detik (TPS) saat menggunakan kuantisasi yang dioptimalkan seperti IQ_4_XS [5]. Sebaliknya, menjalankan model pada CPU kelas bawah, seperti Intel N100, menghasilkan kinerja yang lebih lambat, meskipun pengguna telah melaporkannya berjalan setidaknya dua kali lebih cepat dari model lain seperti LLAMA3 pada perangkat keras yang sama [3].
** Dampak kuantisasi
Kinerja model juga sangat tergantung pada jenis kuantisasi yang dipilih. Kuantisasi kualitas yang lebih tinggi (mis., Q8_0) memberikan akurasi yang lebih baik tetapi membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi. Sebaliknya, opsi kualitas yang lebih rendah (mis., Q2_K) masih dapat memberikan hasil yang dapat digunakan tetapi dapat berkompromi pada kecepatan dan akurasi [2]. Pengguna telah menemukan bahwa memilih kuantisasi yang sesuai dengan VRAM yang tersedia dari GPU mereka dapat menyebabkan kinerja optimal, terutama bagi mereka yang menggunakan pengaturan CPU-GPU hibrida [2].
** Perbandingan Benchmark
Dalam evaluasi benchmark, Deepseek Coder V2 telah menunjukkan kinerja superior dibandingkan dengan model sumber tertutup seperti GPT-4 Turbo dan Claude 3 dalam tugas pengkodean [1] [7]. Ini menunjukkan bahwa arsitektur model dioptimalkan dengan baik untuk berbagai konfigurasi CPU, meskipun metrik kinerja spesifik dapat sangat bervariasi berdasarkan kemampuan perangkat keras.
Secara keseluruhan, sementara Deepseek Coder V2 menunjukkan kinerja yang kuat di berbagai model CPU, efektivitasnya dimaksimalkan dengan CPU kelas atas yang mendukung arsitektur canggih dan strategi kuantisasi yang optimal.
Kutipan:
[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/