Famille DeepSeek · 16B paramètres

DeepSeek Coder V2 Lite 16B

MoE spécialisé code. Rapide malgré la taille.

🇨🇳 DeepSeek·Licence MIT·Contexte 128k tokens·Sortie Juin 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • 128k contexte code
  • MoE efficace
  • Très bon en génération et correction de code
  • Licence DeepSeek
Limites à connaître
  • Version Lite moins puissante que 236B
  • Moins bon que Qwen 2.5 Coder 32B
Architecture
MoE léger · DeepSeek Coder V2 Lite · 16B · 128k contexte
Entraînement
Pré-entraînement code DeepSeek V2 Lite + fine-tuning 338 langages.
Idéal pour
CodeRefactor

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
10 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
12 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
18 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
32 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 18 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner DeepSeek Coder V2 Lite 16B ?

Pour exécuter DeepSeek Coder V2 Lite 16B en local en quantification Q4, il faut environ 10 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 (12 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5070
DartyVoir RTX 5070RakutenVoir RTX 5070AmazonVoir RTX 5070

Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous, reco indépendante. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.

03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~18t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~45t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

HumanEval
81.1
LiveCodeBench
28.8

05Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.