Deepseek -codeer v2 toont opmerkelijke prestaties op de Intel N100, met name bij het coderen van taken, in vergelijking met andere CPU's.
De Intel N100, uitgerust met vier cores en in staat om een maximale kloksnelheid van 3,4 GHz te bereiken voor dubbele kerntaken, vertoont verschillende prestaties op basis van het aantal gebruikte kernen. Hoewel het bijvoorbeeld 3,4 GHz kan bereiken in taken met één kern, pieken de all-core prestatiepieken op ongeveer 2,9 GHz. Dit kenmerk maakt het minder krachtig in multi-threaded scenario's, maar nog steeds concurrerend voor applicaties die de single-core mogelijkheden effectief kunnen benutten [1].
In praktische tests hebben gebruikers gemeld dat DeepSeek Coder V2 efficiënt op de N100 wordt uitgevoerd, waardoor andere modellen zoals LLAMA3 en CodeGemma aanzienlijk presteren in termen van snelheid en bruikbaarheid van gegenereerde code. Een gebruiker merkte op dat het minstens twee keer zo snel liep als LLAMA3: 7B en een gemakkelijk bruikbare code produceerde zonder uitgebreide wijzigingen, wat een aanzienlijk voordeel is voor ontwikkelaars die efficiëntie zoeken [5]. De architectuur van het model, een mengsel-van-experts (MOE), stelt het in staat om complexe coderingstaken effectief aan te kunnen, zelfs op hardware zonder speciale GPU's [6] [7].
Ter vergelijking, hoewel krachtigere CPU's een betere algemene prestaties kunnen bieden voor veeleisende toepassingen of grotere modellen, benadrukt het vermogen van de Intel N100 om Deepseek Coder V2 te uitvoeren efficiënt de geschiktheid voor specifieke coderingstaken waar single-threaded prestaties worden geprioriteerd. Gebruikers hebben geconstateerd dat ondanks zijn beperkingen in multi-core verwerking, de N100 nog steeds indrukwekkende resultaten oplevert met het model, waardoor het een haalbare optie is voor degenen die binnen zijn beperkingen werken [2] [4].
Citaten:
[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.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analyse/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655