Deepseek Codierer V2 zeigt eine bemerkenswerte Leistung auf dem Intel N100, insbesondere bei Codierungsaufgaben im Vergleich zu anderen CPUs.
Der mit vier Kernen ausgestattete Intel N100 und in der Lage, eine maximale Taktrate von 3,4 GHz für Dual-Core-Aufgaben zu erreichen, weist eine unterschiedliche Leistung auf der Grundlage der Anzahl der verwendeten Kerne auf. Zum Beispiel kann der All-Core-Leistungsleistung beispielsweise 3,4 GHz bei Einzelkernaufgaben erreichen. Dieses Merkmal macht es in Multi-Thread-Szenarien weniger leistungsfähig, aber dennoch wettbewerbsfähig für Anwendungen, die seine Einzelkernfunktionen effektiv nutzen können [1].
In praktischen Tests haben Benutzer berichtet, dass Deepseek Codierer V2 auf dem N100 effizient ausgeführt wird und andere Modelle wie LLAMA3 und Codegemma in Bezug auf Geschwindigkeit und Verwendbarkeit von generiertem Code erheblich übertreffen. Ein Benutzer stellte fest, dass er mindestens doppelt so schnell lief wie LLAMA3: 7B und produzierte ohne umfangreiche Änderungen leicht verwendbarer Code, was für Entwickler, die Effizienz suchen, ein wesentlicher Vorteil ist [5]. Die Architektur des Modells, eine Expertenmischung (MOE), ermöglicht es ihm, komplexe Codierungsaufgaben effektiv zu erledigen, selbst auf Hardware ohne dedizierte GPUs [6] [7].
Während leistungsfähigere CPUs für anspruchsvolle Anwendungen oder größere Modelle eine bessere Gesamtleistung bieten können, unterstreicht die Fähigkeit des Intel N100, Deepseek Codierer V2 auszuführen, seine Eignung für spezifische Codierungsaufgaben effizient, bei denen die Leistung von Single-Thread-Leistung priorisiert wird. Benutzer haben festgestellt, dass der N100 trotz seiner Einschränkungen bei der Multi-Core-Verarbeitung immer noch beeindruckende Ergebnisse mit dem Modell liefert, was es zu einer praktikablen Option für diejenigen macht, die innerhalb seiner Einschränkungen arbeiten [2] [4].
Zitate:
[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/comportment/1dkmpja/impressive_performance_of_deepseekcodev216b_on/
[6] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655
