目前的大模型蒸馏领域可谓是"百花齐放"，特别是在2025年至今，各大科技公司和研究机构都在争夺"小模型"赛道的霸主地位。
结合最新的行业动态和技术突破，我为你整理了目前市面上几类表现非常出色的蒸馏模型。为了方便你理解，我将它们分为了通用能力、推理专项、多模态和极致效率四个梯队：
- 通用能力"六边形战士"：Qwen 系列
阿里云推出的 DistilQwen 系列是目前开源社区非常活跃且表现优异的代表。
* 代表模型：DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-DS3-0324。
* 核心亮点：
* 快思考模式：最新版本结合了 DeepSeek-V3 的"快思考"策略，在处理复杂任务时速度极快，非常适合资源受限的边缘计算场景。
* 尺寸覆盖广：从 4B 到 32B 都有对应的蒸馏版本。
* 性能表现：其 32B 模型在多个基准测试中效果接近参数量接近其 10 倍的闭源大模型，是目前"性价比"极高的选择。
- 推理能力"特种兵"：DeepSeek-R1 蒸馏版
由于原版 DeepSeek-R1 (671B) 太大无法在消费级设备运行，社区和官方发布的蒸馏版是目前逻辑推理和数学能力最强的小模型之一。
* 代表模型：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/70B。
* 核心亮点：
* 继承了 R1 的"硬核"推理能力：在推理基准测试中表现惊人，甚至优于 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 等非专门推理的大模型。
* 数据纯净：主要通过推理数据的监督微调（SFT）构建，没有复杂的强化学习阶段，易于复现和微调。
- 极致效率与低比特量化：BitNet & Wan2.2
如果你对硬件门槛极其敏感，甚至希望在手机或普通电脑上运行，这类模型是首选。
* 代表模型：BitNet Distillation (BitDistill)、Wan2.2-Distill-Loras。
* 核心亮点：
* 1.58-bit 量化（微软 BitDistill）：打破了传统 FP16 精度限制，内存占用仅为原来的 1/10，推理速度提升 2.65 倍，但性能几乎无损。
* 视频生成极速化（Wan2.2）：对于视频生成任务，仅需 4 步推理即可生成高质量视频，极大降低了创作等待时间。
- 多模态与视觉理解：OmniThoughtV & LLaVA 变体
除了文本，处理图片和视频的蒸馏模型也在快速发展。
* 代表模型：OmniThoughtV（基于 Qwen3-VL）、LLaVA-MoD、LLaVA-KD。
* 核心亮点：
* 填补数据空白：OmniThoughtV 是首个支持大规模多模态思维链蒸馏的高质量数据集，能让 4B 的小模型在视觉推理任务上接近或超越 8B 的基座模型。
* 架构优化：LLaVA 系列的蒸馏模型在保持图文理解能力的同时，大幅缩减了体积。
🚀 选型建议：哪款适合你？
为了帮你快速决策，我做了一个简单的对比表：
需求场景 推荐模型系列 核心优势 适合人群
通用对话、办公助手 DistilQwen 综合能力强，中文支持好，生态完善 开发者、企业应用搭建
数学解题、逻辑推理 DeepSeek-R1 Distill 推理能力极强，代码和数学表现优异 教育、科研、程序员
低配设备、端侧部署 BitDistill 极低内存占用，无需高端显卡 个人开发者、边缘计算
视频/图像生成 Wan2.2 Distill 生成速度快，硬件要求低 视频创作者、设计师
图文识别、视觉任务 OmniThoughtV 多模态理解好，模型轻量 计算机视觉工程师
总结来说：
如果你追求综合实力和中文体验，建议优先尝试 DistilQwen；如果你只关心推理和数学能力，DeepSeek-R1 的蒸馏版是目前的王者；如果你受限于硬件设备，可以关注 BitDistill 或 TinyLlama 等量化/轻量级模型。