Výkon DeepSeek Coder V2 sa výrazne líši v závislosti od rôznych modelov CPU, ktoré sú ovplyvnené predovšetkým architektúrou a špecifikáciami použitých CPU.
** Rýchlosť a efektívnosť
DeepSeek Coder V2 je navrhnutý tak, aby bol vysoko efektívny, čo mu umožňuje rýchlo spracovať veľké kódové základne. Pokiaľ ide o CPU s vyšším počtom jadier a lepšou architektúrou, ako sú tie, ktoré majú 64 jadier ramena, model môže dosiahnuť pôsobivé rýchlosti priepustnosti, údajne okolo 17 tokenov za sekundu (TPS) pri použití optimalizovaných kvantizácií, ako je IQ_4_XS [5]. Naopak, spustenie modelu na CPU dolných koncoch, ako je napríklad Intel N100, poskytuje pomalší výkon, hoci používatelia ho uviedli, že beží najmenej dvakrát rýchlejšie ako iné modely, ako je Llama3 na podobnom hardvéri [3].
** Vplyv kvantizácie
Výkon modelu tiež výrazne závisí od zvoleného typu kvantizácie. Kvantizácie vyššej kvality (napr. Q8_0) poskytujú lepšiu presnosť, ale vyžadujú viac výpočtových zdrojov. Naopak, možnosti nižšej kvality (napr. Q2_K) môžu stále poskytovať použiteľné výsledky, ale môžu ohroziť rýchlosť a presnosť [2]. Používatelia zistili, že výber kvantizácie, ktorá sa zmestí do dostupného VRAM GPU, môže viesť k optimálnemu výkonu, najmä pre tých, ktorí využívajú hybridné nastavenia CPU-GPU [2].
** porovnania referenčných hodnôt
Pri hodnotení referenčných hodnôt DeepSeek Coder V2 preukázal vynikajúci výkon v porovnaní s modelmi uzavretého zdroja, ako je GPT-4 Turbo a Claude 3 v kódovacích úlohách [1] [7]. To naznačuje, že architektúra modelu je dobre optimalizovaná pre rôzne konfigurácie CPU, hoci špecifické metriky výkonu sa môžu veľmi líšiť v závislosti od hardvérových schopností.
Celkovo, zatiaľ čo DeepSeek Coder V2 vykazuje robustný výkon v rôznych modeloch CPU, jeho účinnosť sa maximalizuje pomocou CPU vyšších koncov, ktoré podporujú pokročilé architektúry a optimálne kvantizačné stratégie.
Citácie:
[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-optimaceg-gguf
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://arxiv.org/abs/2406.11931
[8] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2a-comparative-analysis/