deepseek代码补全更快源于本地推理、无网络依赖及优化部署：一、测端到端延迟取中位数；二、确认deepseek启用本地模型（.gguf路径）而copilot无离线模式；三、network面板可见copilot调用api.github.com，deepseek仅连localhost。
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如果您在使用 DeepSeek 的代码补全功能时，发现响应速度明显快于 GitHub Copilot，这种感知差异可能源于模型部署方式、本地推理优化或请求路由策略的不同。以下是几种可验证该差异的具体方法：
一、对比本地推理延迟
通过直接调用模型 API 并测量端到端延迟，可排除网络与前端渲染干扰，获得真实补全响应耗时。
1、在 VS Code 中安装 DeepSeek 官方插件与 GitHub Copilot 插件，确保二者处于相同编辑器版本与空闲状态。
2、新建一个 Python 文件，输入 def calculate_sum(a, b): 后暂停，等待补全弹出。
3、使用系统自带的秒表工具或浏览器开发者工具的 Network 面板，记录从按下 Tab 键（或触发补全）到代码片段首次渲染完成的时间。
4、重复 5 次，取中位数作为该模型的典型响应延迟值。
二、检查模型运行位置
响应速度差异常由模型是否在本地运行决定：DeepSeek 推出的某些版本支持本地 CPU/GPU 推理，而 Copilot 默认依赖云端服务，受网络往返影响显著。
1、打开 DeepSeek 插件设置页面，确认 “启用本地推理” 开关已开启，并查看当前加载的模型路径（如包含 .gguf 后缀则为本地量化模型）。
2、访问 GitHub Copilot 设置页，查找 “Offline mode” 选项——若该选项不可用或显示为灰显，则表明其补全请求必然经由远程服务器处理。
3、在无网络环境下尝试触发 Copilot 补全，若完全无响应，而 DeepSeek 仍可生成建议，则进一步证实其本地执行能力。
三、监控网络请求行为
浏览器或编辑器底层网络活动能直观反映补全请求是否绕过公网传输，是判断“更快”本质的关键证据。
1、启动 VS Code 并打开开发者工具（Help → Toggle Developer Tools）。
2、切换至 Network 标签页，勾选 XHR 和 Fetch 过滤器。
3、在代码编辑区输入触发词（例如 requests.get(），观察是否有请求目标为 api.github.com 或 copilot-proxy.githubusercontent.com 的条目出现。
4、对 DeepSeek 执行同样操作，若仅出现 localhost:8080 或 127.0.0.1 类本地地址请求，则说明其未产生公网延迟。
