DeepSeek R1 Distill 32BvsQwQ 32B
完整对比： DeepSeek R1 Distill 32B （32B 参数，DeepSeek）与 QwQ 32B （32B，阿里巴巴）。各量化级别所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、各使用场景下的结论、许可证及安装命令。所有数字均根据目录数据计算——各页面之间不存在复制粘贴。
简而言之
| 特性 | DeepSeek R1 Distill 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| 参数 | 32B | 32B |
| 系列 | DeepSeek | Qwen |
| 作者 | DeepSeek | Alibaba |
| 来源国 | CN | CN |
| 许可证 | MIT | Apache 2.0 |
| 上下文 | 32 768 tokens | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2025年1月 | 2025年3月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | DeepSeek R1 Distill 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 19 GB | 19 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 23 GB | 23 GB |
| Q8（近乎无损） | 35 GB | 35 GB |
| FP16（最高质量） | 64 GB | 64 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 32 GB | 32 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | DeepSeek R1 Distill 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
DeepSeek R1 Distill 32B
可用的最佳开放权重推理模型。
- 显式逐步推理
- 数学和科学领域表现优异
- 上下文 32k
- MIT 许可证
- 非常冗长（思维令牌）
- 响应更慢
安装
QwQ 32B
采用 Apache 2.0 许可证的 RL 推理模型。AIME24 79.5，MATH-500 90.6。DeepSeek R1 的直接竞争对手。
- R1 的直接竞争对手
- 131k ctx
- Apache 2.0
- 思考模式下输出冗长
- 超过 8k 时需使用 YaRN
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上，DeepSeek R1 Distill 32B 和 QwQ 32B 哪个模型运行得更好？
在 RTX 4090 上，DeepSeek R1 Distill 32B 使用 Q5_K_M (~30 tok/s)，QwQ 32B 在 Q5_K_M （约 30 tok/s）。仅从吞吐量来看， QwQ 32B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
两者在 Q4 量化下需要相同的 VRAM（19 GB）。因此，选择取决于许可证或对模型质量的主观评价。
这些模型可用于商业生产环境吗？
DeepSeek R1 Distill 32B 采用 MIT 许可——可自由用于商业用途。 QwQ 32B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : DeepSeek R1 Distill 32B (32B)。 能力更强 : DeepSeek R1 Distill 32B (32B)。若不确定，建议先启动该模型 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。