A DeepSeek Coder V2 teljesítménye szignifikánsan eltérő CPU -modellektől függ, elsősorban az alkalmazott CPU -k architektúrája és specifikációi.
** A sebesség és a hatékonyság
A DeepSeek Coder V2 -t úgy tervezték, hogy rendkívül hatékony, lehetővé téve a nagy kódbázisok gyors feldolgozását. A magasabb alapszámú és jobb architektúrával rendelkező CPU -kon, például a 64 karmaraként, a modell lenyűgöző áteresztési sebességet érhet el, állítólag körülbelül 17 tokenként (TPS), ha optimalizált kvantációkat használnak, mint például az IQ_4_XS [5]. Ezzel szemben a modell futtatása az alsó kategóriájú CPU-kon, mint például az Intel N100, lassabb teljesítményt nyújt, bár a felhasználók legalább kétszer olyan gyorsan futnak, mint más modellek, mint például a LLAMA3 hasonló hardveren [3].
** A kvantálás hatása
A modell teljesítménye szintén nagymértékben függ a kiválasztott kvantálási típustól. A magasabb minőségű kvantációk (például Q8_0) jobb pontosságot biztosítanak, de több számítási erőforrást igényelnek. Ezzel szemben az alacsonyabb minőségű lehetőségek (például Q2_K) továbbra is felhasználható eredményeket hozhatnak, de veszélyeztethetik a sebességet és a pontosságot [2]. A felhasználók úgy találták, hogy a GPU rendelkezésre álló VRAM-jába való illeszkedés kvantálása optimális teljesítményhez vezethet, különösen a hibrid CPU-GPU beállításokat használók számára [2].
** Benchmark összehasonlítások
A referenciaértékelések során a DeepSeek Coder V2 kiemelkedő teljesítményt mutatott a zárt forrású modellekhez képest, mint például a GPT-4 Turbo és a Claude 3 a kódolási feladatokban [1] [7]. Ez azt sugallja, hogy a modell architektúrája jól optimalizálódik a különféle CPU-konfigurációkhoz, bár a speciális teljesítménymutatók a hardver képességeitől függően nagymértékben változhatnak.
Összességében, míg a DeepSeek Coder V2 robusztus teljesítményt mutat a különböző CPU modellekben, hatékonyságát maximalizálják a magasabb kategóriájú CPU-kkal, amelyek támogatják a fejlett architektúrákat és az optimális kvantálási stratégiákat.
Idézetek:
[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/impression_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.prompptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/