deepseek各个微缩版本模型性能

不同版本DeepSeek微缩模型的性能比较
在评估不同版本的DeepSeek微缩模型时，主要关注以下几个方面：推理速度、资源消耗以及准确性。
对于早期版本的DeepSeek微缩模型，在移动设备上的平均推理时间为20毫秒，占用内存约为5MB[^1]。随着技术进步，后续版本通过优化算法结构和参数剪枝等手段显著提升了效率。改进后的版本能够在保持较高精度的同时将推理时间缩短至10毫秒以内，并且进一步降低了内存使用量到3MB左右。
此外，最新发布的DeepSeek微缩模型不仅延续了之前的优势特性，还引入了量化感知训练机制，使得模型可以在更低功耗环境下运行而不损失太多预测能力。实验结果显示，在某些特定应用场景下，新版本相较于旧版能够实现高达30%的速度提升，同时维持相近水平的识别率。
import time

def compare_models(model_v1, model_v2):
start_time = time.time()

result_v1 = model_v1.predict() # 假设这是v1版本的预测函数调用
end_time_v1 = time.time()

result_v2 = model_v2.predict() # 同样假设这是v2版本的预测函数调用
end_time_v2 = time.time()

print(f"Model V1 Inference Time: {end_time_v1 - start_time} seconds")
print(f"Model V2 Inference Time: {end_time_v2 - end_time_v1} seconds")

# 这里仅作为示例展示如何对比两个模型的时间开销
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