Deepseek kodlayıcı V2'nin performansı, öncelikle kullanılan CPU'ların mimarisinden ve spesifikasyonlarından etkilenen farklı CPU modellerinde önemli ölçüde değişir.
** Hız ve Verimlilik
Deepseek kodlayıcı V2, büyük kod tabanlarını hızlı bir şekilde işlemesine izin vererek yüksek verimli olacak şekilde tasarlanmıştır. 64 kol çekirdeği olanlar gibi daha yüksek çekirdek sayımları ve daha iyi mimariye sahip CPU'larda, model IQ_4_XS gibi optimize edilmiş nicemlemeler kullanılırken saniyede yaklaşık 17 jeton (TPS) bildirilen etkileyici verim oranları elde edebilir. Buna karşılık, modeli Intel N100 gibi alt uçlu CPU'larda çalıştırmak, daha yavaş performans sağlar, ancak kullanıcılar benzer donanımda LLAMA3 gibi diğer modellerden en az iki kat daha hızlı çalıştığını bildirmişlerdir [3].
** Nicelleştirmenin etkisi
Modelin performansı da büyük ölçüde seçilen nicemleme tipine bağlıdır. Daha yüksek kalite nicemlemeleri (örneğin, Q8_0) daha iyi doğruluk sağlar, ancak daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir. Tersine, daha düşük kalite seçenekleri (örn. Q2_K) hala kullanılabilir sonuçlar verebilir, ancak hız ve doğruluktan ödün verebilir [2]. Kullanıcılar, özellikle hibrid CPU-GPU kurulumlarını kullananlar için, GPU'larının mevcut VRAM'ına uyan bir nicemleme seçmenin optimal performansa yol açabileceğini bulmuşlardır [2].
** Benchmark karşılaştırmaları
Benchmark değerlendirmelerinde, Deepseek kodlayıcı V2, kodlama görevlerinde GPT-4 Turbo ve Claude 3 gibi kapalı kaynaklı modellere kıyasla üstün performans göstermiştir [1] [7]. Bu, modelin mimarisinin çeşitli CPU konfigürasyonları için iyi optimize edildiğini göstermektedir, ancak belirli performans metrikleri donanım özelliklerine göre büyük ölçüde değişebilir.
Genel olarak, Deepseek kodlayıcı V2 farklı CPU modellerinde sağlam performans gösterirken, gelişmiş mimarileri ve optimal nicelleştirme stratejilerini destekleyen üst düzey CPU'larla etkinliği en üst düzeye çıkarılır.
Alıntılar:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-doder-v2-intruct/
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lite-struct-gguf/
[3] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1dkmpja/impress_performance_of_deepseekcoderv2b_on//
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://huggingface.co/nisten/deepseek-doder-v2-inst-cpu-optimize-guf
[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/