„Deepseeek Coder V2“ našumas labai skiriasi su skirtingais CPU modeliais, kuriuos pirmiausia daro įtaką naudojamų procesorių architektūra ir specifikacijos.
** greitis ir efektyvumas
„Deepseek Coder V2“ yra sukurtas taip, kad būtų labai efektyvus, leidžiantis greitai apdoroti dideles kodų bazes. Procentūros, turinčios didesnį šerdies skaičių ir geresnę architektūrą, pavyzdžiui, turintys 64 ARM branduolius, modelis gali pasiekti įspūdingą pralaidumo greitį, pranešama, kad apie 17 žetonų per sekundę (TPS), kai naudojamas optimizuotas kiekybinis kiekis, pavyzdžiui, IQ_4_XS [5]. Atvirkščiai, paleisti modelį žemesnės klasės procesoriuose, tokiuose kaip „Intel N100“, gaunamas lėtesnis našumas, nors vartotojai pranešė, kad jis veikia bent dvigubai greičiau nei kiti modeliai, tokie kaip „LLAMA3“ panašioje aparatinėje įrangoje [3].
** Quantization poveikis
Modelio našumas taip pat labai priklauso nuo pasirinkto kvantalizacijos tipo. Aukštesnės kokybės kiekybiniai kiekiai (pvz., Q8_0) suteikia geresnį tikslumą, tačiau reikalauja daugiau skaičiavimo išteklių. Ir atvirkščiai, mažesnės kokybės parinktys (pvz., Q2_K) vis tiek gali pateikti naudojamų rezultatų, tačiau gali būti kompromisas dėl greičio ir tikslumo [2]. Vartotojai nustatė, kad pasirinkus kiekį, kuris tinka turimame jų GPU VRAM, gali būti optimalus našumas, ypač tiems, kurie naudoja hibridinius CPU-GPU sąrankas [2].
** Lenchmark palyginimai
Atliekant etaloninius vertinimus, „Deepseeek Coder V2“ parodė puikų našumą, palyginti su uždaro kodo modeliais, tokiais kaip GPT-4 Turbo ir Claude 3, atliekant kodavimo užduotis [1] [7]. Tai rodo, kad modelio architektūra yra gerai optimizuota įvairioms CPU konfigūracijoms, nors konkreti našumo metrika gali labai skirtis atsižvelgiant į aparatinės įrangos galimybes.
Apskritai, nors „Deepseek Coder V2“ rodo patikimą skirtingų CPU modelių našumą, jo efektyvumas maksimaliai padidinamas naudojant aukštesnės klasės procesorius, palaikančius pažangias architektūras ir optimalias kvantizavimo strategijas.
Citatos:
[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-optimed-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/