Deepseek Coder V2 tiene requisitos específicos para una operación eficiente, particularmente en relación con el uso de GPU. Estos son los puntos clave con respecto a su rendimiento sin una GPU:
1. Dependencia de GPU: la versión estándar de Deepseek Coder V2 requiere recursos sustanciales de GPU para un rendimiento óptimo. Específicamente, se informa que para ejecutar el modelo en formato BF16 para inferencia, es necesaria una configuración con ocho GPU, cada una con 80 GB de VRAM, [1] [7]. Esto indica una fuerte dependencia de las capacidades de GPU para manejar las extensas demandas computacionales del modelo.
2. Rendimiento de la CPU: si bien es teóricamente posible ejecutar Deepseek Coder V2 en una CPU, hacerlo probablemente daría como resultado una eficiencia y velocidad significativamente reducidas. La arquitectura del modelo está diseñada para aprovechar las capacidades de procesamiento paralelas que se encuentran en las GPU, que son cruciales para administrar los grandes tamaños de parámetros y los cálculos complejos involucrados en su funcionamiento [2] [4].
3. Opciones alternativas: para los usuarios sin acceso a GPU de alta gama, existen versiones más ligeras del modelo, como Deepseek-coder-V2-Lite, que pueden tener requisitos de RAM y VRAM más bajos. Estas versiones se pueden ejecutar con menos recursos, pero aún así se benefician de algún nivel de soporte de GPU para mejorar el rendimiento [3] [5]. Además, se pueden emplear técnicas de cuantización para reducir aún más las demandas de recursos, lo que permite una operación más factible en un hardware menos potente [4] [5].
En resumen, mientras que Deepseek Coder V2 puede ejecutarse técnicamente sin una GPU, no lo haría de manera eficiente. Los usuarios que buscan utilizar este modelo de manera efectiva deben considerar invertir en hardware GPU adecuado o usar variantes más livianas diseñadas para entornos menos exigentes.
Citas:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-theepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[3] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/issues/11
[4] https://huggingface.co/ciscai/deepseek-coder-v2-lite-instruct-sota-guf
[5] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf/
[6] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct
[8] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-dow-to-use-deepseek-r1-privatamente-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza00