LLM EU
Meniu
Compară

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

Puneți două până la patru modele alături pe câmpurile care decid o implementare: context, preț, regiune, licență, limbi, găzduire și ce este verificat.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1
Furnizor DeepSeekDeepSeek
Parametri 32.76B684.49B
Fereastra de context 131k131k
Licență mitmit
Modalități texttext
Data lansării 20 ian. 202520 ian. 2025
Limbi Puternic: en, zh
Adecvat: de, fr, es, it, pt, ru		Puternic: en, zh
Adecvat: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko
Ponderi deschise dada
Sarcini Raționament, Codare, Cost redus, SumarizareRaționament, Codare, Sumarizare

Acolo unde două modele diferă, acest tabel arată diferența și se oprește. LLM EU nu publică nicio insignă de câștigător fără un punctaj documentat pentru acea sarcină, iar o cifră lipsă rămâne lipsă în loc să devină zero.

Când se folosește

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Puncte forte

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

Limitări

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

Sarcini

Raționament, Codare, Cost redus, Sumarizare

DeepSeek-R1

Puncte forte

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

Limitări

  • 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  • superseded by DeepSeek-V3.2 and V4-Flash for most workloads

Sarcini

Raționament, Codare, Sumarizare

Sarcini: Raționament, Codare, Sumarizare

Comparați modele

Comparați modele →