DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
DeepSeek · 更新于 2025-02-08
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是基于 Qwen2 架构的 32B 参数蒸馏模型,由 DeepSeek 通过知识蒸馏技术将 6710 亿参数的 DeepSeek-R1 教师模型推理能力迁移而来。其核心特点包括:数学推理能力突出(AIME 2024 pass@1 达 72.6%、Math-500 达 94.3%),代码生成表现优异(LiveCodeBench pass@1 57.2%),性能接近 OpenAI-O1。适用于复杂数学问题求解、代码开发辅助及高精度文本推理场景,需 65.7GB VRAM 支持部署。
核心参数
| 厂商 | DeepSeek |
|---|---|
| 分类 | 文本生成/大模型 |
| 更新时间 | 2025-02-08 |
| 标签 | 文本生成、多语言 |
模型定价
输入
2 元/百万 tokens
模型能力
| 模型精调 | 是 |
|---|
模型参数
| 上下文窗口 | 8K |
|---|---|
| 模型更新时间 | 2025-02-08 |
| 数据训练截止 | 2025-02-07 |
| 开源分类 | 开源 |
| 典型场景 | 深度思考 |
基准测试得分
以下是在各种标准基准测试中的表现,评估模型在不同任务和领域的能力。
GPQA
研究生物理问题评估
62.1
AIME
衡量高难度数学竞赛问题解决能力
72.6