国产大模型本地部署：Qwen与DeepSeek蒸馏模型怎么选

想在自己的电脑上使用中文大模型，可以先把Qwen3.5-9B与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B列入候选，再按具体任务比较。 两者都有公开权重，但模型架构、训练目标和运行要求不同。这里介绍的是明确的模型版本，不是“所有国产模型”的排名，也不代表它们是当前最新版本。

资料核对日期：2026年10月13日。本文由哪个LLM编辑团队根据官方资料整理，未为本文重新开展硬件性能测试。

两个候选模型有什么区别？

模型与官方来源	发布团队	许可说明	选择时的重点
Qwen3.5-9B	阿里巴巴Qwen团队	官方页面标注Apache 2.0	确认软件支持该架构及您需要的输入类型
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	DeepSeek	发布方说明代码和权重采用MIT，同时说明其Qwen基础模型采用Apache 2.0	明确这是蒸馏模型，不是完整的DeepSeek-R1

Qwen3.5-9B支持图文相关能力，但具体功能能否在本地使用，还取决于运行软件和模型文件。DeepSeek的这一个版本是以Qwen为基础的蒸馏模型，不能把完整R1的硬件需求或评测结果直接套用过来。

表中的许可信息只是帮助定位原始资料。分发模型或集成应用时，应核对所用版本及相关组件的完整条件，不能只看模型名称中的“开源”标签。

如果您主要处理客服回复，应先检查事实是否被改写；如果您需要提取订单字段，应先检查格式和数值；如果您要分析推理过程，应同时记录答案是否正确以及总耗时。

建议给每个候选准备同一组短任务。不要用“回答很长”代替“推理正确”，也不要把一次流畅的回答当成稳定表现。若一个模型经常输出额外说明，而应用只接受JSON，这就是需要解决的实际问题。

参数规模不等于最低内存要求。粗略估算权重占用时，可以使用“参数量×每个参数的位数÷8”。例如，90亿参数按4位计算约为4.5GB十进制容量，但这还没有包含量化附加信息、运行缓冲区和上下文缓存。

实际运行前，还要确认架构支持、量化格式、上下文长度及CPU或GPU的分配方式。相同模型采用不同文件和设置，速度与占用都可能不同。因此本文不提供未经实测的“某配置必定每秒多少token”承诺。

下面都是虚构内容。各模型使用相同输出长度限制，分别重复三次，并保存完整答案。

客服改写：“请将下面的信息改写成礼貌的客户通知，不得补充承诺：订单CN-017已于10月12日发出，预计10月16日送达，但不能保证。”检查是否保留订单号、两个日期和不确定性。
结构化提取：“只输出包含order_id和total_cny的JSON：订单CN-204的合计金额为人民币1,249.90元。”检查JSON是否合法、编号是否准确、数值是否为1249.90。
证据边界：“只能依据以下文本回答：采购申请已转交采购部。问题：是谁批准了申请？”合理回答应指出原文没有提供审批人，不能编造姓名。

再增加一项您的真实业务任务，例如保留产品型号的摘要。分开记录事实错误、格式错误、中文表达和总响应时间。不要因为某一项表现好，就忽略关键任务中的错误。

本地推理意味着模型在自己的设备上执行，但文档检索、插件或同步功能仍可能调用外部服务。下载所需文件后，可以断开网络测试完整操作流程。这个测试只能证明被测试的流程在离线时可用。

若要进一步确认联网时有没有发送内容，还需要检查应用设置和网络连接。模型发布团队所在的国家，也不能证明某个第三方应用的数据实际存放在哪里。

不是。它是以Qwen为基础的蒸馏版本。模型文件、能力表现和运行需求都应按这个具体版本核对。

不能仅凭标签判断。应检查您的术语、数字、格式和指令，尤其要测试模型能否在资料缺失时承认不知道。

仍然存在硬件、电力和可能的应用或托管服务费用。权重的许可条件与外部服务的收费是两个问题。

更多本地模型与硬件选择思路，请查看哪个LLM。