DeepSeek · 轻薄本与普通 AI PC

DeepSeek-R1 Distill Local

把 R1 推理模式蒸馏到 Qwen 与 Llama 小型基座的模型组,是本地推理研究的常用基线。

查看官方资料 官方源核验于 2026/08/14
参数规模1.5B / 7B / 8B / 14B / 32B / 70B
架构Dense Distill · Qwen / Llama 基座
模态文本、推理
上下文以具体模型卡为准
Local deployment verdict

部署判断

1.5B—14B 覆盖普通本地设备,32B 更适合高配工作站,70B 通常进入多卡或大统一内存设备。

推荐起点
轻薄本与普通 AI PC
常见运行时
vLLM、SGLang、Transformers、llama.cpp 生态
许可
MIT;基座模型许可也应复核

型号与精度版本

R1-Distill-Qwen-1.5B
R1-Distill-Qwen-7B
R1-Distill-Llama-8B
R1-Distill-Qwen-14B
R1-Distill-Qwen-32B
R1-Distill-Llama-70B

同一模型家族中的基础、指令、推理、量化或多模态检查点用途可能完全不同。下载前应核对模型卡、提示模板、分词器、量化方法和运行时版本。

适合放进哪些本地工作流

本地数学推理
代码解释
推理能力基线
离线教学助手

端侧模型更适合边界清楚、输入可控、失败可回退的任务。涉及客户承诺、财务写入、生产控制或复杂多步工具调用时,应保留云端高能力模型与人工审批作为升级路径。

进入数字员工路由前怎么测

  1. 加载测试记录具体设备、精度、运行时、上下文与首 Token 时间,避免只写“能跑”。
  2. 任务测试用脱敏企业样本测任务成功率、结构化输出和工具参数正确率。
  3. 压力测试加入长上下文、并发、热启动、内存峰值、功耗和降频观察。
  4. 治理测试验证模型许可、日志、更新、漏洞响应、人工接管与云端回退。

当前研究限制

  • 蒸馏模型不等于完整 DeepSeek-R1
  • 长思维链会显著拉高延迟
  • 不同基座与尺寸不能直接横向替代

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