DeepSeek -koder V2 viser bemærkelsesværdig ydelse på Intel N100, især i kodningsopgaver, sammenlignet med andre CPU'er.
Intel N100, udstyret med fire kerner og i stand til at nå en maksimal urhastighed på 3,4 GHz til dual-core-opgaver, udviser forskellige ydelser baseret på antallet af anvendte kerner. For eksempel, selvom det kan opnå 3,4 GHz i enkelt-core-opgaver, toppe dens all-core-ydelser på ca. 2,9 GHz. Denne egenskab gør det mindre magtfuldt i flertrådede scenarier, men stadig konkurrencedygtige til applikationer, der kan udnytte dens enkelt-core-kapaciteter effektivt [1].
I praktiske tests har brugerne rapporteret, at DeepSeek -koder V2 kører effektivt på N100, hvilket overgår andre modeller som LLAMA3 og Codegemma markant med hensyn til hastighed og anvendelighed af genereret kode. En bruger bemærkede, at den løb mindst dobbelt så hurtigt som LLAMA3: 7B og producerede let anvendelig kode uden omfattende ændringer, hvilket er en betydelig fordel for udviklere, der søger effektivitet [5]. Modelens arkitektur, en blanding af eksperter (MOE), giver den mulighed for at håndtere komplekse kodningsopgaver effektivt, selv på hardware uden dedikerede GPU'er [6] [7].
Sammenlignet, selvom mere kraftfulde CPU'er muligvis giver bedre samlet ydelse til krævende applikationer eller større modeller, fremhæver Intel N100s evne til at køre Deepseek-koder V2 effektivt dens egnethed til specifikke kodningsopgaver, hvor en-threaded ydelse prioriteres. Brugere har fundet ud af, at N100 til trods for sine begrænsninger i multi-core-behandling, leverer stadig imponerende resultater med modellen, hvilket gør det til en levedygtig mulighed for dem, der arbejder inden for dens begrænsninger [2] [4].
Citater:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=7ybhablcqrk
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[3] https://www.youtube.com/watch?v=lvsa-gtitb0
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dkmpja/impressive_performance_of_deepseekcoderv216b_on/
[6] https://blog.promplayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-komparativ-analyse/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655