** Kiirus ja tõhusus
Deepseek Coder V2 on loodud ülitõhusaks, võimaldades sellel suuri koodibaase kiiresti töödelda. Suurema südamiku arvu ja parema arhitektuuriga protsessoris, näiteks 64 käetuumaga, võib mudel saavutada muljetavaldava läbilaskevõime, väidetavalt umbes 17 märki sekundis (TPS), kui kasutate optimeeritud kvantifitseerimist nagu IQ_4_X [5]. Seevastu mudeli käitamine madalama hinnaga protsessoris, näiteks Intel N100, annab aeglasema jõudluse, ehkki kasutajad on teatanud, et see töötab vähemalt kaks korda kiiremini kui teised mudelid, näiteks LEMA3 sarnasel riistvaral [3].
** kvantimise mõju
Mudeli jõudlus sõltub suuresti ka valitud kvantimistüübist. Kõrgema kvaliteediga kvantiseerimised (nt q8_0) pakuvad paremat täpsust, kuid vajavad rohkem arvutuslikke ressursse. Seevastu madalama kvaliteediga suvandid (nt Q2_K) võivad siiski anda kasutatavaid tulemusi, kuid võivad kiiruse ja täpsuse osas kahjustada [2]. Kasutajad on leidnud, et nende GPU saadaoleva VRAM-is sobiva kvantimise valimine võib põhjustada optimaalset jõudlust, eriti nende jaoks, kes kasutavad hübriid CPU-GPU seadistusi [2].
** Võrdlusaluse võrdlused
Võrdlusaluse hinnangutes on Deepseek Coder V2 näidanud paremat jõudlust võrreldes suletud lähtekoodiga mudelitega nagu GPT-4 Turbo ja Claude 3 kodeerimisülesannetes [1] [7]. See viitab sellele, et mudeli arhitektuur on erinevate protsessori konfiguratsioonide jaoks hästi optimeeritud, ehkki konkreetsed jõudlusmõõdikud võivad riistvaravõimalustest väga erineda.
Ehkki Deepseek Coder V2 näitab tugevat jõudlust erinevates protsessori mudelites, maksimeeritakse selle tõhusust kõrgema otsaga CPU-dega, mis toetavad täiustatud arhitektuure ja optimaalseid kvantimisstrateegiaid.
Tsitaadid:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
]
]
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
]
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://arxiv.org/abs/2406.11931
]