DeepSeek 模型 Qwen 与 Llama 区别?以及1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?

DeepSeek 开源模型 Qwen 与 Llama 区别,以及量化介绍

DeepSeek 开源的大模型,有些小伙伴在本地部署下载 DeepSeek 模型时会看到 Qwen 与 Llama 蒸馏模型,以及 Q2、Q3、Q4、Q5、Q8 等的代号,不知道如何选择版本。例如教过大家的👉 超简单!3 步部署国产 AI 神器「DeepSeek」到你的电脑。又或者通过 LM Studio 本地部署模型工具里面搜索到的 DeepSeek 模型有很多版本。

本文给大家介绍 Qwen 与 Llama 区别,以及量化介绍,让你根据环境需求、硬件要求、是否需要更快的推理速度还是更高的精度,来选择相关的模型版本。

模型名称参数量基础架构适用场景
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 1.5B Qwen2.5 适合移动设备或资源受限的终端
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 7B Qwen2.5 适合普通文本生成工具
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 8B Llama3.1 适合小型企业日常文本处理
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 14B Qwen2.5 适合桌面级应用
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 32B Qwen2.5 适合专业领域知识问答系统
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 70B Llama3.3 适合科研、学术研究等高要求场景

Qwen 与 Llama 的区别

Qwen (通义千问)

  • 开发者:阿里巴巴达摩院

  • 架构:基于 Transformer,支持更长上下文窗口

  • 训练数据:侧重中文语料,兼顾多语言

  • 应用场景:中文 NLP 任务优化

Llama (Meta)

  • 开发者:Meta (Facebook)

  • 架构:基于 Transformer,优化稀疏注意力机制

  • 训练数据:以英文为主,涵盖部分多语言数据

  • 应用场景:通用任务,适配英文环境更好

量化介绍

Q2、Q3、Q4、Q5、Q8 的代号属于模型量化技术的标识符,主要取决于量化工具(如 GGUF 格式)。量化旨在降低模型存储和计算成本,常见规则如下:

Q2_K

  • 位宽:2-bit

  • 精度损失:

  • 内存占用:极低

  • 推理速度:极快

Q3_K_M

  • 位宽:3-bit

  • 精度损失:

  • 内存占用:

  • 推理速度:

Q4_K_S

  • 位宽:4-bit

  • 精度损失:

  • 内存占用:中等

  • 推理速度:中等

Q5_K_M

  • 位宽:5-bit

  • 精度损失:极低

  • 内存占用:较高

  • 推理速度:较慢

Q8_0

  • 位宽:8-bit

  • 精度损失:可忽略

  • 内存占用:

  • 推理速度:

省流

中文处理优先选择 Qwen 版本,量化参数根据自己的需求和硬件来选(本地部署「DeepSeek」模型硬件配置要求),例如低配置电脑,优先选择 Q3_K_M 或者 Q4_K_S,也可根据推理速度需求来选一个平衡的参数模型。富哥请随意。

 

 

出处:https://www.jamlee.net/archives/1714/

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deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?

deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?码笔记mabiji.com分享:1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型,671B是基础大模型,它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景:

deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b

deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b

更新时间:2025年2月9日,关于不同尺寸的DeepSeek-R1版本介绍、参数量、特点、使用场景和硬件配置,可以参考下表:

DeepSeek模型版本参数量特点适用场景硬件配置
DeepSeek-R1-1.5B 1.5B
轻量级模型,参数量少,模型规模小
适用于轻量级任务,如短文本生成、基础问答等
4核处理器、8G内存,无需显卡
DeepSeek-R1-7B 7B 平衡型模型,性能较好,硬件需求适中
适合中等复杂度任务,如文案撰写、表格处理、统计分析等
8核处理器、16G内存,Ryzen7或更高,RTX 3060(12GB)或更高
DeepSeek-R1-8B 8B 性能略强于7B模型,适合更高精度需求 适合需要更高精度的轻量级任务,比如代码生成、逻辑推理等 8核处理器、16G内存,Ryzen7或更高,RTX 3060(12GB)或4060
DeepSeek-R1-14B 14B 高性能模型,擅长复杂的任务,如数学推理、代码生成
可处理复杂任务,如长文本生成、数据分析等
i9-13900K或更高、32G内存,RTX 4090(24GB)或A5000
DeepSeek-R1-32B 32B 专业级模型,性能强大,适合高精度任务 适合超大规模任务,如语言建模、大规模训练、金融预测等 Xeon 8核、128GB内存或更高,2-4张A100(80GB)或更高
DeepSeek-R1-70B 70B 顶级模型,性能最强,适合大规模计算和高复杂任务 适合高精度专业领域任务,比如多模态任务预处理。这些任务对硬件要求非常高,需要高端的 CPU 和显卡,适合预算充足的企业或研究机构使用 Xeon 8核、128GB内存或更高,8张A100/H100(80GB)或更高
DeepSeek-R1-671B 671B 超大规模模型,性能卓越,推理速度快,适合极高精度需求
适合国家级 / 超大规模 AI 研究,如气候建模、基因组分析等,以及通用人工智能探索
64核、512GB或更高,8张A100/H100

参数规模

参数规模的区别,模型越大参数数量逐渐增多,参数数量越多,模型能够学习和表示的知识就越丰富,理论上可以处理更复杂的任务,对各种语言现象和语义理解的能力也更强。比如在回答复杂的逻辑推理问题、处理长文本上下文信息时,70B的模型可能会比1.5B的模型表现得更出色。

  • 671B:参数数量最多,模型容量极大,能够学习和记忆海量的知识与信息,对各种复杂语言模式和语义关系的捕捉能力最强。
  • 1.5B-70B:参数数量相对少很多,模型容量依次递增,捕捉语言知识和语义关系的能力也逐渐增强,但整体不如671B模型丰富。

关于DeepSeek部署安装教程,可以部署到本地电脑、阿里云或腾讯云上,小白零基础教程如下:

准确性和泛化能力

随着模型规模的增大,在各种基准测试和实际应用中的准确性通常会有所提高。例如在回答事实性问题、进行文本生成等任务时,大规模的模型如 70B、32B 可能更容易给出准确和合理的答案,并且对于未曾见过的数据和任务的泛化能力也更强。小模型如 1.5B、7B 在一些简单任务上可能表现尚可,但遇到复杂或罕见的问题时,准确性可能会降低。

  • 671B:在各类任务上的准确性通常更高,如在数学推理、复杂逻辑问题解决、长文本理解与生成等方面,能更准确地给出答案和合理的解释。
  • 1.5B-70B:随着参数增加准确性逐步提升,但小参数模型在面对复杂任务或罕见问题时,准确性相对较差,如 1.5B、7B、8B 模型可能在一些简单任务上表现尚可,但遇到复杂问题容易出错。

训练成本

模型参数越多,训练所需的计算资源、时间和数据量就越大。训练70B的模型需要大量的GPU计算资源和更长的训练时间,相比之下,1.5B的模型训练成本要低得多。

  • 671B:训练需要大量的计算资源,如众多的高性能 GPU,训练时间极长,并且需要海量的数据来支撑,训练成本极高。
  • 1.5B-70B:训练所需的计算资源和时间相对少很多,对数据量的需求也相对较小,训练成本较低。

推理成本

推理成本在实际应用中,推理阶段大模型需要更多的内存和计算时间来生成结果。例如在部署到本地设备或实时交互场景中,1.5B、7B等较小模型可能更容易满足低延迟、低功耗的要求,而 70B、32B等大模型可能需要更高性能的硬件支持,或者在推理时采用量化等技术来降低资源需求。

  • 671B:推理时需要更多的内存来加载模型参数,生成结果的计算时间也较长,对硬件性能要求很高。
  • 1.5B-70B:在推理时对硬件要求相对较低,加载速度更快,生成结果的时间更短,能更快速地给出响应。

适用场景

轻量级应用,需要快速响应需求可以选择1.5B、7B 这样的小模型可以快速加载和运行,能够在较短时间内给出结果,满足用户的即时需求,小模型适合一些对响应速度要求高、硬件资源有限的场景,如手机端的智能助手、简单的文本生成工具等;在科研、学术研究、专业内容创作等对准确性和深度要求较高的领域,选择70B、32B等大模型更适合。

  • 671B:适用于对准确性和性能要求极高、对成本不敏感的场景,如大型科研机构进行前沿科学研究、大型企业进行复杂的商业决策分析等。
  • 1.5B-7B:适合对响应速度要求高、硬件资源有限的场景,如移动端的简单智能助手、轻量级的文本生成工具等,可快速加载和运行。
  • 8B-14B:可用于一些对模型性能有一定要求,但又没有超高性能硬件支持的场景,如小型企业的日常文本处理、普通的智能客服等。
  • 32B-70B:能满足一些对准确性有较高要求,同时硬件条件相对较好的场景,如专业领域的知识问答系统、中等规模的内容创作平台等。

关于DeepSeek大模型费用价格,请参考这篇文章:DeepSeek模型价格:R1+V3最新收费标准,低至0.1元百万tokens

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出处:https://www.mabiji.com/deepseek/deepseekr115b7b8b14b32b70b671b.html

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