¡Recomienda a tus amigos hoy y ambos obtendréis $10 en créditos de API LLM — eso es hasta $500 en recompensas totales esperándote!
Llama 3.2 1B, Qwen2.5 7B, Qwen 3 (0.6B, 1.7B, 4B), GLM 4 — todos disponibles gratis ahora en Novita AI para potenciar tus proyectos sin gastar un centavo.
¿Buscas aprovechar el poder de la IA avanzada sin arruinarte en hardware? DeepSeek R1 Distill Qwen 7B ofrece el 90% del rendimiento del enorme modelo DeepSeek R1 671B mientras reduce drásticamente los requisitos de hardware. Con una versión cuantizada que funciona en GPUs de gama media (tan solo 4.5 GB de VRAM), este modelo permite a los desarrolladores abordar razonamiento matemático, tareas multilingües y más, de manera eficiente y asequible.
¡Este artículo te mostrará cómo DeepSeek R1 Distill Qwen 7B puede ayudarte!
¿Qué es DeepSeek R1 Distill Qwen 7B?
Benchmark de DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
| Modelo | AIME 2024 pass@1 | AIME 2024 cons@64 | MATH-500 pass@1 | GPQA Diamond pass@1 | LiveCodeBench pass@1 | CodeForces rating |
| GPT 4o 0513 | 9.3 | 13.4 | 74.6 | 49.9 | 32.9 | 759 |
| Claude 3.5 Sonnet 1022 | 16.0 | 26.7 | 78.3 | 65.0 | 38.9 | 717 |
| o1 mini | 63.6 | 80.0 | 90.0 | 60.0 | 53.8 | 1820 |
| QwQ 32B Preview | 44.0 | 60.0 | 90.6 | 54.5 | 41.9 | 1316 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | 55.5 | 83.3 | 92.8 | 49.1 | 37.6 | 1189 |
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B es un fuerte contendiente en tareas de razonamiento matemático, mostrando resultados competitivos en rendimiento general.
Sin embargo, se queda atrás en benchmarks generales de QA y programación en comparación con modelos de alto rendimiento como o1 mini y QwQ 32B Preview.
Su excepcional rendimiento matemático probablemente se deba a que su modelo base es Qwen 2.5 Math, altamente optimizado para tareas de razonamiento.
Requisitos de hardware de DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
| Tipo de modelo | Nombre | Tamaño | Requisitos de hardware |
|---|---|---|---|
| Modelo completo | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | ~18 GB | NVIDIA RTX 4090 (24 GB VRAM) o superior |
| Modelo cuantizado | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | ~4.5 GB | NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) o superior |
Al aprovechar la destilación, DeepSeek R1 Distill Qwen 7B reduce significativamente los requisitos de hardware mientras conserva más del 90% del rendimiento del modelo original de 671B, especialmente en razonamiento matemático y tareas de QA. Su modelo cuantizado mejora aún más la accesibilidad al permitir su despliegue en GPUs de gama media.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B frente a otros modelos pequeños
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B vs Qwen 2.5 7B
| Categoría | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | Qwen-2.5-7B |
|---|---|---|
| Tamaño del modelo | 7.62B | 7.61B |
| Código abierto | Sí | Sí |
| Arquitectura | Transformer | Transformer |
| Idiomas compatibles | 29+ idiomas | 29+ idiomas |
| Multimodal | Solo texto a texto | Solo texto a texto |
| Datos de entrenamiento | Ajuste fino en datos de razonamiento | 18 billones de tokens |
| MATH (pass@1) | 92.8 | 49.8 |
| GPQA (pass@1) | 49.1 | 36.4 |
| VRAM (modelo completo) | 18 GB (RTX 4090 o superior) | 17.18 GB (RTX 4090) |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: Fuerte en tareas matemáticas, requisitos de hardware más bajos (modelo cuantizado disponible).
Qwen-2.5-7B: Rendimiento equilibrado, destaca en codificación y tareas multilingües, entrenado con un conjunto de datos más grande.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B vs Qwen 3 8B
| Categoría | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| Tamaño del modelo | 7.62B | 8.19B |
| Código abierto | Sí | Sí |
| Arquitectura | Transformer | Denso |
| Idiomas compatibles | 29+ idiomas | 119 idiomas |
| Multimodal | Solo texto a texto | Solo texto a texto |
| MATH (pass@1) | 92.8 | 90.0 |
| GPQA (pass@1) | 49.1 | 59.0 |
| VRAM (modelo completo) | 18 GB (RTX 4090) | 17.89 GB (RTX 4090) |
DeepSeek: Ideal para tareas matemáticas y requisitos de GPU más bajos (modelo cuantizado).
Qwen 3 8B: Mejor para tareas multilingües y aplicaciones de contexto largo.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B vs Llama 3.1 8B
| Categoría | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Tamaño del modelo | 7.62B | 8B |
| Código abierto | Sí | Sí |
| Arquitectura | Transformer | Transformer denso |
| Idiomas compatibles | 29+ idiomas | 8 idiomas |
| Multimodal | Solo texto a texto | Texto, Código (Entrada/Salida) |
| Datos de entrenamiento | Ajuste fino en datos de razonamiento | Preentrenado con ~15T tokens, ajuste fino con 25M ejemplos sintéticos |
| MATH (pass@1) | 92.8 | 51.9 (CoT) |
| GPQA (pass@1) | 49.1 | 30.4 |
| VRAM (modelo completo) | 18 GB (RTX 4090, FP16) | 17.17 GB (RTX 3090, FP16) |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: Más fuerte en tareas matemáticas y de razonamiento.
Llama 3.1 8B: Destaca en generación de código y admite contextos más largos (128,000 tokens), lo que lo hace mejor para tareas complejas de contexto largo.
Cómo acceder a los modelos destilados de DeepSeek R1
Novita AI es una plataforma cloud de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos de IA mediante nuestra API simple, al tiempo que proporciona la GPU cloud asequible y confiable para construir y escalar.
Además de los modelos destilados de DeepSeek R1, Novita AI también ofrece gratuitamente Qwen2.5 7B, Qwen 3 (0.6B, 1.7B, 4B), GLM 4 para apoyar el desarrollo de la comunidad de código abierto.
Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
¿Pruebas los modelos destilados de DeepSeek R1? ¡Ahora!
Paso 2: Elige tu modelo y comienza una prueba gratuita
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se ajuste a tus necesidades.
Paso 3: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Entra en la página de “Settings” y puedes copiar la clave API como se indica en la imagen.
Paso 4: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de completaciones de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_nkvtuVXXxS-LlR7txjZ3Rox8GhLMuv1R8IrIySNwTPN7xHJ0SVErFx3kNwJgkUEpcSM4F8c6zmcvyfuc1h59gw==",
)
model = "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo altamente optimizado para tareas de razonamiento matemático, logrando un rendimiento excepcional en benchmarks como MATH. Aunque queda ligeramente rezagado en tareas generales de QA y codificación en comparación con otros modelos de alto rendimiento, sus menores requisitos de hardware (con una opción de modelo cuantizado) lo hacen accesible para un público más amplio.
Preguntas frecuentes
¿Qué es DeepSeek R1 Distill Qwen 7B?
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es una versión destilada y ajustada de Qwen 2.5 Math optimizada para razonamiento matemático y tareas de QA. Admite procesamiento de texto multilingüe y ofrece un modelo cuantizado para despliegue en GPUs de gama media.
¿Cuáles son los requisitos de hardware para DeepSeek R1 Distill Qwen 7B?
Modelo completo: ~18 GB VRAM (NVIDIA RTX 4090 o superior).
Modelo cuantizado: ~4.5 GB VRAM (NVIDIA RTX 3060 o superior).
¿Por qué usar DeepSeek R1 Distill Qwen 7B?
Qwen3-Reranker-8B obtiene puntuaciones de primer nivel:
MTEB-R: 69.02,
CMTEB-R: 77.45,
MTEB-Code: 81.22
Supera a modelos populares como BGE y GTE en múltiples categorías.
Novita AI es la plataforma cloud integral que impulsa tus ambiciones de IA. APIs integradas, serverless, instancias GPU — las herramientas rentables que necesitas. Elimina la infraestructura, comienza gratis y haz realidad tu visión de IA.
