1
🇨🇳 DeepSeek R1 Distill 32B
可用的最佳开放权重推理模型。
排名原因
显式推理（思维链）。在 MATH/GPQA 上得分较高。
ollama run deepseek-r1:32b
Q4 VRAM
19 GB
Q8 格式下 35 GB
2026 年用于推理的最佳本地 LLM
◆ 本地 AI — 1 小时即可在你的电脑上拥有私密、免费的 ChatGPT · 24 欧元 · 或以 49 欧元购买所有套件 →排名更新于 2026年9月22日
专注于推理的LLM排名：能够明确生成思维链（chain-of-thought）后再输出答案。在数学、形式逻辑、调试以及需要多步骤的科学问题上表现优异。
排名
2
🇨🇳 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。
排名原因
显式推理（思维链）。在 MATH/GPQA 上得分较高。
ollama run qwq:32b
Q4 VRAM
19 GB
Q8 格式下 35 GB
3
🇺🇸 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。
排名原因
显式推理（思维链）。在 MATH/GPQA 上得分较高。
ollama run phi4-reasoning:14b
Q4 VRAM
9 GB
Q8 量化下为 16 GB
4
🇨🇳 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。
排名原因
显式推理（思维链）。在 MATH/GPQA 上得分较高。
ollama run deepseek-r1:14b
Q4 VRAM
9 GB
Q8 量化下为 16 GB
5
🇨🇳 Qwen 3.6 27B
27B 稠密多模态模型，2026 年 4 月 22 日发布。262k 上下文（1M YaRN）。SWE-bench Verified 77.2%。
排名原因
显式推理（思维链）。在 MATH/GPQA 上得分较高。
ollama run qwen3.6:27b
Q4 VRAM
16 GB
Q8 格式下 29 GB
6
🇨🇳 Qwen 3.8 27B
Qwen 3.8 27B：稠密多模态模型（文本 + 视觉），262k 上下文，Q4 约需 16 GB 显存（Ollama 权重为 18 GB）。Apache 2.0，支持智能体式编程和视觉。
排名原因
显式推理（思维链）。在 MATH/GPQA 上得分较高。
ollama run qwen3.8:27b
Q4 VRAM
16 GB
Q8 格式下 29 GB
对比表
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | DeepSeek R1 Distill 32B | 32B | 19 GB | 32 768 | MIT |
| #2 | QwQ 32B | 32B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 |
| #3 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT |
| #4 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT |
| #5 | Qwen 3.6 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 |
| #6 | Qwen 3.8 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 |
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排名方法论
按“reasoning”标签筛选——这些模型经过专门训练，能够展开思维链（token
考虑的标准：
- 显式思维链
- GPQA / MATH 得分较高
- 足够的上下文
- 宽松许可证
评分完全透明：请参阅 我们的方法论 ，了解 VRAM/每秒令牌数的计算详情。
常见问题
什么是推理型大语言模型？
一种先生成思维链（内部步骤序列）再输出最终回答的模型。它速度更慢，输出也更冗长，但在多步骤问题（数学、逻辑、复杂调试）上准确得多。
DeepSeek R1 或 QwQ-32B：哪一个更好？
查看对比。两者非常接近，DeepSeek R1 在 MATH 上略占优势，QwQ 则在 GPQA 上略占优势。可根据许可证（两者采用 MIT/Apache 许可证）和显存需求（规模相同，均约为 32B）进行选择。
这些模型是否支持实时（聊天）使用？
可行，但不推荐：这类模型生成的token数量是普通模型的2至5倍（思维链可见）。更好的做法是：将它们留给值得深入推理的问题，基础聊天则使用快速模型（Mistral 7B、Llama 3.1 8B）。
DeepSeek R1 32B需要多少显存？
Q4_K_M 版本需要 19 GB 显存，Q5 版本需要 23 GB，Q8 版本需要 35 GB。RTX 4090（24 GB）可以轻松容纳 Q5 版本。RTX 3060 12 GB 无法容纳这一规模的模型。
一对一比较
通过我们对入围选手的详细对决深入了解：