Qwen 3 32BvsDeepSeek R1 Distill 32B
完整对比： Qwen 3 32B （32B 参数，阿里巴巴）以及 DeepSeek R1 Distill 32B （32B，DeepSeek）。各量化方式所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上测得的 token/秒、针对各使用场景的结论、许可证及安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——不存在页面之间的复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Qwen 3 32B | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| 参数 | 32B | 32B |
| 系列 | Qwen | DeepSeek |
| 作者 | Alibaba | DeepSeek |
| 来源国 | CN | CN |
| 许可证 | Apache 2.0 | MIT |
| 上下文 | 131 072 个 token | 32 768 tokens |
| 发布日期 | 2025年4月 | 2025年1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 | Qwen 3 32B | DeepSeek R1 Distill 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 | Qwen 3 32B | DeepSeek R1 Distill 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
Qwen 3 32B
32B 稠密模型，支持思考模式。MMLU-Pro 65.5，SuperGPQA 39.8。
- 思考模式下推理能力扎实
- 131k ctx
- Apache 2.0
- 在纯推理任务上逊于专用的QwQ-32B模型
安装
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
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上表现最佳的模型是 Qwen 3 32B 还是 DeepSeek R1 Distill 32B？
在 RTX 4090 上，Qwen 3 32B 运行时采用的量化格式为 Q5_K_M (约 30 个 token/秒)，DeepSeek R1 Distill 32B 在 Q5_K_M （约 30 tok/s）。仅从吞吐量来看， DeepSeek R1 Distill 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？
Qwen 3 32B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 DeepSeek R1 Distill 32B 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 ：Qwen 3 32B（32B）。 能力更强 : Qwen 3 32B (32B)。若犹豫，可先运行 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。