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DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B vs DeepSeek-R1

Stellen Sie zwei bis vier Modelle nebeneinander, nach den Feldern, die einen Einsatz entscheiden: Kontext, Preis, Region, Lizenz, Sprachen, Hosting und das, was verifiziert ist.

DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5BDeepSeek-R1
Anbieter DeepSeekDeepSeek
Modellparameter 1.8B684.49B
Kontextfenster Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.131k
Lizenz mitmit
Modalitäten texttext
Veröffentlichungsdatum 20. Jan. 202520. Jan. 2025
Sprachen Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.Stark: en, zh
Ausreichend: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko
Offene Gewichte jaja
Aufgaben Schlussfolgern, GünstigSchlussfolgern, Programmieren, Zusammenfassen

Wo zwei Modelle sich unterscheiden, zeigt diese Tabelle den Unterschied und hört dort auf. LLM EU vergibt keine Sieger-Kennzeichnung ohne dokumentierten Wert für die jeweilige Aufgabe; ein fehlender Wert bleibt fehlend und wird nicht zur Null.

Wann einsetzen

DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B

Stärken

  • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
  • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
  • at 1.8B parameters it fits on a single accelerator

Grenzen

  • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
  • no evaluation has been run by LLM EU
  • the published configuration records no context window, so the card carries none
  • at 1.8B parameters, the weights fit on a single modest accelerator

Aufgaben

Schlussfolgern, Günstig

DeepSeek-R1

Stärken

  • MIT licence for a 671B-parameter reasoning model
  • published reasoning traces in the base training recipe
  • strong maths scores for a January 2025 release

Grenzen

  • 671B parameters, so self-hosting is expensive
  • reasoning output is verbose and raises token cost
  • superseded by DeepSeek-V3.2 and V4-Flash for most workloads

Aufgaben

Schlussfolgern, Programmieren, Zusammenfassen

Aufgaben: Schlussfolgern

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