DeepSeek-R1 的蒸馏模型共有 6 个官方版本：Qwen 系列为 1.5B、7B、14B、32B，Llama 系列为 8B、70B。选择时先确定能承受的参数规模，再核对现有运行框架支持哪种底座和模型卡许可，最后用自己的任务做同条件测试。只看“Qwen”或“Llama”名字，无法直接得出哪个更适合你。
先看清 6 个版本的关系
DeepSeek 官方 DeepSeek-R1 仓库列出的蒸馏模型及底座如下。它们使用 DeepSeek-R1 生成的样本在开源底座上微调，并不是把 671B 原版权重直接压缩成六种文件。
| 官方模型名 | 底座 | 适合先考虑的情况 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-1.5B | 先验证流程、设备资源很有限 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-7B | 需要从较小模型开始做任务评测 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Llama-3.1-8B | 现有工具链已围绕 Llama 3.1 构建 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B | 7B 不够且设备能承受更大模型 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B | 需要继续扩大规模并能做部署验证 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | 已有多卡或服务端资源，并接受更高部署成本 |
Qwen 7B 和 Llama 8B 怎么选
这两个版本参数规模接近，适合做同档对照。先检查以下四项：
- 运行框架：确认你使用的 Ollama、vLLM、Transformers 或其他框架是否列出确切模型名，而不是只写“支持 DeepSeek”。
- 底座兼容：已有 LoRA、模板、分词器或监控脚本如果依赖 Qwen 或 Llama，迁移成本可能比基准分数更影响选择。
- 许可：蒸馏模型还继承底座相关许可要求。应分别阅读Qwen 7B 蒸馏模型卡和Llama 8B 蒸馏模型卡，不要只看仓库首页的 MIT 标识。
- 真实任务：用同一批中文问答、代码或数学任务，固定提示词与采样参数，比较正确率、失败类型、响应时间和资源占用。
如果现有系统没有底座依赖，可以先下载更容易在当前框架中启动的版本，用 20～50 条代表性任务建立基线；另一个版本只在同样条件下对照。不要拿不同量化、不同上下文长度和不同提示词的结果直接比较。
从 1.5B 到 70B 的选择顺序
- 先做资源上限测试：确认磁盘、内存或显存、运行框架、量化格式与目标上下文长度。参数量不是实际占用的唯一决定因素。
- 选择最小可用候选：先用 1.5B 或 7B 验证下载、加载、提示词和评测流程。
- 按失败证据升级：只有当较小模型在关键任务上稳定失败，并且更大模型在同条件评测中解决了这些失败，才继续增加规模。
- 重新核算服务成本：记录首字延迟、完整响应时间、并发吞吐量和峰值资源；本地能启动不等于适合长期服务。
一张可直接使用的选型记录表
模型名：
底座与许可链接：
权重/量化格式：
运行框架与版本：
上下文长度：
设备与驱动：
评测任务集版本：
通过条数/总条数：
主要失败类型：
首字延迟与完整响应时间：
峰值内存或显存：
结论与不采用原因：验证时至少检查：模型能加载、能完成固定问题、输出没有异常重复、同一任务多次运行的波动可以接受。DeepSeek 官方仓库还给出了温度范围等使用建议；如果你采用不同参数，要在对比表中明确记录。
常见误区和边界
- “7B 一定需要多少显存”没有统一答案，量化格式、框架、上下文和缓存都会改变占用。
- 官方基准可以用来了解模型，但不能替代你的业务任务测试。
- 70B 更大，不代表在每个任务上的收益都能覆盖部署成本。
- 模型卡和底座许可可能更新，商用前应由负责人员按当前文本复核。
本文依据官方模型列表和模型卡整理，没有在你的硬件上下载或运行这 6 个模型，也没有声称某个版本在中文、代码或业务任务中必然最好。读者下一步应先锁定两个候选，用同一套任务和运行参数留下可复核结果，再决定是否扩大模型规模。
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