Продуктивність DeepSeek Coder V2 значно змінюється залежно від різних моделей процесора, в першу чергу впливає на архітектуру та специфікації використовуваних процесорів.
** Швидкість та ефективність
DeepSeek Coder V2 призначений для високоефективного, що дозволяє йому швидко обробляти великі кодові бази. Про процесори з більш високими кількостями ядра та кращою архітектурою, такими як ті, що мають 64 ядра руки, модель може досягти вражаючих показників пропускної здатності, як повідомляється, близько 17 жетонів в секунду (TPS) при використанні оптимізованих квантових оцінок, таких як IQ_4_XS [5]. Навпаки, запуск моделі на процедурах нижчого класу, таких як Intel N100, дає повільніші продуктивність, хоча користувачі повідомили, що він працює щонайменше вдвічі швидше, ніж інші моделі, такі як Lama3 на подібному обладнанні [3].
** Вплив квантування
Продуктивність моделі також сильно залежить від обраного типу квантування. Вища квантовість якості (наприклад, Q8_0) забезпечують кращу точність, але потребують більшої кількості обчислювальних ресурсів. І навпаки, параметри нижчої якості (наприклад, Q2_K) все ще можуть надати корисні результати, але можуть компрометувати швидкість та точність [2]. Користувачі виявили, що вибір квантування, яке вписується в наявну VRAM їхнього GPU, може призвести до оптимальних показників, особливо для тих, хто використовує гібридні налаштування процесора-GPU [2].
** Порівняння орієнтиру
У орієнтовних оцінках Deepseek Coder V2 продемонстрував чудову продуктивність порівняно з моделями із закритим кодом, такими як GPT-4 Turbo та Claude 3 у завданнях кодування [1] [7]. Це говорить про те, що архітектура моделі добре оптимізована для різних конфігурацій процесора, хоча конкретні показники продуктивності можуть сильно змінюватися на основі апаратних можливостей.
Загалом, хоча DeepSeek Coder V2 показує надійну продуктивність у різних моделях процесора, його ефективність максимально збільшується за допомогою процесорів вищого класу, які підтримують передові архітектури та оптимальні стратегії квантування.
Цитати:
[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--comarative-analysis/