DeepSeek-R1蒸馏模型概述与应用指南
引言
DeepSeek-R1作为一款先进的AI推理模型，在性能上已超越GPT-4o和Claude-3.5等主流开源模型。为满足更广泛应用需求，推出了基于不同架构的精简版模型，旨在提供高性能同时兼顾计算效率。
模型架构与变体
本系列提供以下六种精简版模型：
Qwen架构系列
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Llama架构系列
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
性能概览
各精简模型在关键基准测试中表现优异：
模型优势
- 高效性 ：精简设计，计算效率显著提升。
- 强推理能力 ：继承自DeepSeek-R1的核心算法。
- 开源开放 ：方便开发者自由使用和扩展。
与其他模型对比
与同类强化学习训练模型相比，我们的蒸馏方法：
- 计算成本更低
- 性能表现更优
例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B精简版在AIME测试中优于同规模的强化学习版本。
使用指南
方法一：Ollama平台部署
-
选择对应模型运行。
arduino
ollama run deepseek-r1:32b方法二：vLLM框架运行
css
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \
--tensor-parallel-size 2 \
--max-model-len 32768 \
--enforce-eager模型显卡配置表
结论
此系列精简模型标志着AI技术向更广泛应用迈出重要一步。对于消费级设备用户，我们推荐尝试Qwen-32B等中等规模版本，以平衡性能与资源消耗。