DeepSeek-R1 是否有经过蒸馏的小型模型版本？这些版本的性能如何？
日期: 2025-03-13 点击: 64
DeepSeek-R1 确实有经过蒸馏的小型模型版本。这些版本被称为 DeepSeek-R1-Distill 系列，旨在通过知识蒸馏技术将大型模型的知识和推理能力转移到较小的模型中，从而在保持高性能的同时减少计算资源的需求。
DeepSeek-R1 蒸馏模型版本
DeepSeek 团队发布了多个蒸馏模型，具体包括以下几种：
1. DeepSeek-R1-Distill-Qwen 系列：
1.5B
7B
14B
32B
2. DeepSeek-R1-Distill-Llama 系列：
8B
70B
性能评估
这些蒸馏模型在多个基准测试中表现出了与大型模型相当的性能，同时具有更高的计算效率。例如：
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在 AIME 2024 测试中实现了 55.5% 的 Pass@1，超越了 QwQ-32B-Preview（最先进的开源模型）。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 被认为是最佳的小型语言模型之一，能够在推理任务上实现良好的性能，同时更加轻量、节省资源，并且更容易部署。
目的和优势
蒸馏模型的主要目的是让 DeepSeek-R1 这样的大型模型的推理能力能够在资源受限的环境中（如移动设备或边缘计算系统）得到有效利用。这些小型模型不仅保留了大型模型的大部分性能，还在计算资源、内存使用和推理速度方面更加高效。
综上所述，DeepSeek-R1 的蒸馏模型在不同规模的版本中都展示了出色的性能，适合在资源受限的环境中进行高效推理任务。
DeepSeek-R1 蒸馏模型版本
DeepSeek 团队发布了多个蒸馏模型，具体包括以下几种：
1. DeepSeek-R1-Distill-Qwen 系列：
1.5B
7B
14B
32B
2. DeepSeek-R1-Distill-Llama 系列：
8B
70B
性能评估
这些蒸馏模型在多个基准测试中表现出了与大型模型相当的性能，同时具有更高的计算效率。例如：
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在 AIME 2024 测试中实现了 55.5% 的 Pass@1，超越了 QwQ-32B-Preview（最先进的开源模型）。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 被认为是最佳的小型语言模型之一，能够在推理任务上实现良好的性能，同时更加轻量、节省资源，并且更容易部署。
目的和优势
蒸馏模型的主要目的是让 DeepSeek-R1 这样的大型模型的推理能力能够在资源受限的环境中（如移动设备或边缘计算系统）得到有效利用。这些小型模型不仅保留了大型模型的大部分性能，还在计算资源、内存使用和推理速度方面更加高效。
综上所述，DeepSeek-R1 的蒸馏模型在不同规模的版本中都展示了出色的性能，适合在资源受限的环境中进行高效推理任务。
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