DeepSeek编码器V2的性能在不同的CPU模型中差异很大，主要受所使用CPU的体系结构和规范的影响。
**速度和效率
DeepSeek编码器V2的设计效率高，可以快速处理大型代码库。在具有较高核心计数和更好架构的CPU上，例如具有64个ARM内核的CPU，该模型可以实现令人印象深刻的吞吐率，据报道，当使用优化的量化量化量IQ_4_XS [5]时，该模型每秒约17个令牌（TPS）。相比之下，在低端CPU上运行该模型（例如Intel N100）会产生较慢的性能，尽管用户报告的运行速度至少是类似硬件上的Llama3（例如Llama3）的两倍[3]。
**量化的影响
该模型的性能也很大程度上取决于所选的量化类型。更高质量的量化（例如Q8_0）提供了更好的准确性，但需要更多的计算资源。相反，较低的质量选项（例如Q2_K）仍然可以提供可用的结果，但可能会损害速度和准确性[2]。用户发现，选择适合其GPU可用VRAM的量化可以带来最佳性能，尤其是对于使用混合CPU-GPU设置的人[2]。
**基准比较
在基准评估中，DeepSeek编码器V2在编码任务中的封闭源模型（如GPT-4 Turbo和Claude 3）相比，表现出较高的性能[1] [7]。这表明该模型的体系结构用于各种CPU配置，尽管特定的性能指标可以根据硬件功能差异。
总体而言，虽然DeepSeek编码器V2在不同的CPU模型中显示出强大的性能，但其有效性通过支持高级体系结构和最佳量化策略的高端CPU最大化。
引用：
[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/impresce
[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-a-comparative-analisy/