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

Coloque dois a quatro modelos lado a lado nos campos que decidem uma implementação: contexto, preço, região, licença, idiomas, alojamento e o que está verificado.

DeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Fornecedor DeepSeekDeepSeek
Parâmetros 14.8B32.76B
Janela de contexto Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação.131k
Licença mitmit
Modalidades texttext
Data de lançamento 20/01/202520/01/2025
Idiomas Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação.Forte: en, zh
Adequado: de, fr, es, it, pt, ru
Pesos abertos simsim
Tarefas RaciocínioRaciocínio, Codificação, Baixo custo, Sumarização

Onde dois modelos diferem, esta tabela mostra a diferença e para. A LLM EU não publica um selo de vencedor sem uma pontuação documentada para essa tarefa, e um valor em falta permanece em falta em vez de se tornar zero.

Quando usar

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

Pontos fortes

  • 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

Limitações

  • 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

Tarefas

Raciocínio

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Pontos fortes

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

Limitações

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

Tarefas

Raciocínio, Codificação, Baixo custo, Sumarização

Tarefas: Raciocínio

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