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DeepSeek R1 Distill Qwen 14BvsPhi-4 Reasoning 14B

完整对比: DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B参数,DeepSeek) 和 Phi-4 Reasoning 14B (14B,Microsoft)。各量化方式所需的显存、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、针对各使用场景的评判、许可证和安装命令。所有数值均根据模型目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。

简而言之

特性 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B Phi-4 Reasoning 14B
参数 14B 14B
系列 DeepSeek Phi
作者 DeepSeek Microsoft
来源国 CN US
许可证 MIT MIT
上下文 131 072 个 token 32 768 tokens
发布日期 2025年1月 2025年4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 Qwen 14B Phi-4 Reasoning 14B
Q4_K_M(轻量) 9 GB 9 GB
Q5_K_M(平衡) 11 GB 11 GB
Q8(近乎无损) 16 GB 16 GB
FP16(最高质量) 28 GB 28 GB
仅使用 CPU 时所需的 RAM 16 GB 16 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 Qwen 14B Phi-4 Reasoning 14B
RTX 4090 (24 GB) 55 tok/s · Q8 55 tok/s · Q8
RTX 4080 (16 GB) 20 tok/s · Q8 20 tok/s · Q8
RTX 3060 12GB (12 GB) 6 tok/s · Q5_K_M 6 tok/s · Q5_K_M
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 20 tok/s · FP16 20 tok/s · FP16

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。

推理 / 数学
势均力敌——取决于具体情况。 在此标准上两者相当,请根据您的 VRAM 或许可证限制做出选择。
智能体与工具使用
势均力敌——取决于具体情况。 在此标准上两者相当,请根据您的 VRAM 或许可证限制做出选择。
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优势与劣势

DeepSeek · 14B

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

将 R1 的推理能力蒸馏到 Qwen 14B。AIME24 69.7,MATH-500 93.9。在许多基准测试中超越 o1-mini。

  • AIME24 69.7
  • MATH-500 93.9
  • MIT
  • 优于 o1-mini
  • 冗长(CoT)

安装

ollama run deepseek-r1:14b
Microsoft · 14B

Phi-4 Reasoning 14B

采用MIT许可的14B推理模型。在Microsoft公布的AIME24/25评测中,以R1-Distill-Llama-70B五分之一的参数量取得了更高分数。

  • 在 AIME/GPQA 上超过 R1-Distill-Llama-70B
  • MIT
  • 采用R1方法,参数量减少50倍
  • Anglais-first
  • 处理非 Python 代码的表现较弱
  • 上下文限制为 32k

安装

ollama run phi4-reasoning:14b

常见问题

在 RTX 4090(24 GB)上运行表现最佳的模型是 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 还是 Phi-4 Reasoning 14B?

在 RTX 4090 上,DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 可采用 Q8 (~55 tok/s),Phi-4 Reasoning 14B 则采用 Q8 (约 55 tok/s)。单论吞吐量, Phi-4 Reasoning 14B 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 下所需的显存相同(9 GB)。因此,选择取决于许可证或主观感受到的质量。

这些模型可用于商业生产环境吗?

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 采用 MIT 许可——可自由用于商业用途。 Phi-4 Reasoning 14B 采用 MIT 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 Qwen 14B (14B)。 能力更强 :DeepSeek R1 Distill Qwen 14B(14B)。如果您拿不定主意,请运行 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。

深入了解