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DeepSeek R1 Distill Qwen 14B vs DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Placez deux à quatre modèles côte à côte sur les champs qui décident un déploiement : contexte, prix, région, licence, langues, hébergement et ce qui est vérifié.

DeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Fournisseur DeepSeekDeepSeek
Paramètres 14.8B32.76B
Fenêtre de contexte Non vérifié : le fournisseur n'a pas documenté cette affirmation.131k
Licence mitmit
Modalités texttext
Date de publication 20 janv. 202520 janv. 2025
Langues Non vérifié : le fournisseur n'a pas documenté cette affirmation.Solide: en, zh
Correct: de, fr, es, it, pt, ru
Poids ouverts ouioui
Tâches RaisonnementRaisonnement, Codage, Faible coût, Résumés

Lorsque deux modèles diffèrent, ce tableau montre la différence et s'arrête là. LLM EU ne publie aucun badge de gagnant sans score documenté pour cette tâche, et une valeur manquante reste manquante au lieu de devenir un zéro.

Quand l'utiliser

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

Points forts

  • 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

Limites

  • 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 14.8B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights

Tâches

Raisonnement

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Points forts

  • fits a single 80GB accelerator
  • MIT licence
  • retains the R1 reasoning style that smaller base models usually lack

Limites

  • a distillation, so quality is bounded by the teacher
  • long reasoning traces increase output cost
  • no evaluation has been run by LLM EU

Tâches

Raisonnement, Codage, Faible coût, Résumés

Tâches: Raisonnement

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