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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B vs DeepSeek-R1
Ponga de dos a cuatro modelos lado a lado según los campos que deciden un despliegue: contexto, precio, región, licencia, idiomas, alojamiento y qué está verificado.
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | DeepSeek-R1 | |
|---|---|---|
| Proveedor | DeepSeek | DeepSeek |
| Parámetros | 32.76B | 684.49B |
| Ventana de contexto | 131k | 131k |
| Licencia | mit | mit |
| Modalidades | text | text |
| Fecha de publicación | 20 ene 2025 | 20 ene 2025 |
| Idiomas | Sólido: en, zh Adecuado: de, fr, es, it, pt, ru | Sólido: en, zh Adecuado: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko |
| Pesos abiertos | sí | sí |
| Tareas | Razonamiento, Codificación, Bajo coste, Resumen | Razonamiento, Codificación, Resumen |
Cuando dos modelos difieren, esta tabla muestra la diferencia y se detiene. LLM EU no publica ninguna insignia de ganador sin una puntuación documentada para esa tarea, y una cifra faltante sigue faltando en lugar de convertirse en un cero.
Cuándo usarlo
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Puntos fuertes
- fits a single 80GB accelerator
- MIT licence
- retains the R1 reasoning style that smaller base models usually lack
Límites
- a distillation, so quality is bounded by the teacher
- long reasoning traces increase output cost
- no evaluation has been run by LLM EU
Tareas
DeepSeek-R1
Puntos fuertes
- MIT licence for a 671B-parameter reasoning model
- published reasoning traces in the base training recipe
- strong maths scores for a January 2025 release
Límites
- 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- superseded by DeepSeek-V3.2 and V4-Flash for most workloads
Tareas
Tareas: Razonamiento, Codificación, Resumen
Comparar modelos
Comparar modelos →- Command R (08-2024) vs DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
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- DeepSeek R1 Distill Qwen 14B vs DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B vs DeepSeek R1 0528
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- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B vs ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking