DeepSeek Codeer V2 veiktspēja ievērojami mainās atkarībā no dažādiem CPU modeļiem, ko galvenokārt ietekmē izmantoto CPU arhitektūra un specifikācijas.
** Ātrums un efektivitāte
DeepSeek Codeer V2 ir paredzēts, lai būtu ļoti efektīvs, ļaujot tam ātri apstrādāt lielas kodu bāzes. CPU ar lielāku kodolu skaitu un labāku arhitektūru, piemēram, tiem, kuriem ir 64 rokas serdeņi, modelis var sasniegt iespaidīgus caurlaides ātrumus, kā ziņots, ap 17 žetoniem sekundē (TPS), izmantojot optimizētas kvantizācijas, piemēram, IQ_4_XS [5]. Turpretī modeļa vadīšana zemākas klases CPU, piemēram, Intel N100, dod lēnāku veiktspēju, lai gan lietotāji ir ziņojuši par to, kas darbojas vismaz divreiz ātrāk nekā citi modeļi, piemēram, LLAMA3 līdzīgā aparatūrā [3].
** kvantēšanas ietekme
Modeļa veiktspēja ir arī ļoti atkarīga no izvēlētā kvantēšanas veida. Augstākas kvalitātes kvantizācijas (piemēram, Q8_0) nodrošina labāku precizitāti, bet nepieciešami vairāk skaitļošanas resursu. Un otrādi, zemākas kvalitātes iespējas (piemēram, Q2_K) joprojām var sasniegt izmantojamus rezultātus, bet var kompromitēt ātrumu un precizitāti [2]. Lietotāji ir secinājuši, ka kvantēšanas izvēle, kas der viņu GPU pieejamajā VRAM, var izraisīt optimālu veiktspēju, jo īpaši tiem, kas izmanto hibrīda CPU-GPU iestatījumus [2].
** Etalona salīdzinājumi
Etalona novērtējumos DeepSeek Coder V2 ir parādījis izcilu veiktspēju, salīdzinot ar slēgtā koda modeļiem, piemēram, GPT-4 Turbo un Claude 3 kodēšanas uzdevumos [1] [7]. Tas liek domāt, ka modeļa arhitektūra ir labi optimizēta dažādām CPU konfigurācijām, lai gan īpašas veiktspējas metrika var būt ļoti atšķirīgas, balstoties uz aparatūras iespējām.
Kopumā, kaut arī DeepSeek Codeer V2 parāda stabilu veiktspēju dažādos CPU modeļos, tā efektivitāte tiek maksimizēta ar augstākas klases CPU, kas atbalsta uzlabotas arhitektūras un optimālas kvantēšanas stratēģijas.
Atsauces:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lite-instruct-guf/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dkmpja/impresive_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/