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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B vs DeepSeek-R1
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-32B | DeepSeek-R1 | |
|---|---|---|
| Fornecedor | DeepSeek | DeepSeek |
| Parâmetros | 32.76B | 684.49B |
| Janela de contexto | 131k | 131k |
| Licença | mit | mit |
| Modalidades | text | text |
| Data de lançamento | 20/01/2025 | 20/01/2025 |
| Idiomas | Forte: en, zh Adequado: de, fr, es, it, pt, ru | Forte: en, zh Adequado: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko |
| Pesos abertos | sim | sim |
| Tarefas | Raciocínio, Codificação, Baixo custo, Sumarização | Raciocínio, Codificação, 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-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
DeepSeek-R1
Pontos fortes
- MIT licence for a 671B-parameter reasoning model
- published reasoning traces in the base training recipe
- strong maths scores for a January 2025 release
Limitações
- 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- superseded by DeepSeek-V3.2 and V4-Flash for most workloads
Tarefas
Tarefas: Raciocínio, Codificação, Sumarização
Comparar modelos
Comparar modelos →- Command R (08-2024) vs DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
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- 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