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ハードウェアに大金をかけずに高度なAIの力を活用したいと思いませんか？ DeepSeek R1 Distill Qwen 7B は、巨大なDeepSeek R1 671Bモデルの 90%の性能 ** を実現しながら、ハードウェア要件を大幅に削減します。 量子化バージョン ** はミッドレンジGPU（最低 4.5GB VRAM）で動作し、開発者は ** 数学的推論 、 多言語タスク** などを効率的かつ手頃な価格で扱えるようになります。
この記事では、DeepSeek R1 Distill Qwen 7B がどのように役立つかをご紹介します！
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B とは？
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B のベンチマーク
| モデル | AIME 2024 pass@1 | AIME 2024 cons@64 | MATH-500 pass@1 | GPQA Diamond pass@1 | LiveCodeBench pass@1 | CodeForces レーティング |
| 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 は 数学的推論タスクにおいて強力な競争力 を持ち、一般的な性能でも競争力のある結果を示しています。
ただし、一般的なQAやプログラミングのベンチマークでは、o1 miniやQwQ 32B Previewのようなトップモデルに劣ります。
その卓越した数学的性能は、ベースモデルが推論タスクに高度に最適化されたQwen 2.5 Mathであることに起因していると考えられます。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B のハードウェア要件
| **モデルタイプ ** | ** 名称 ** | ** サイズ ** | ** ハードウェア要件** |
|---|---|---|---|
| フルモデル | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | ~18 GB | NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM）以上 |
| 量子化モデル | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | ~4.5 GB | NVIDIA RTX 3060（12GB VRAM）以上 |
蒸留を活用することで、DeepSeek R1 Distill Qwen 7B はハードウェア要件を大幅に削減しつつ、元の671Bモデルの性能の 90%以上 ** を保持しており、特に数学的推論やQAタスクで優れています。 量子化モデル ** は、** ミッドレンジGPU** へのデプロイを可能にし、アクセシビリティをさらに向上させます。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B vs 他の小型モデル
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B vs Qwen 2.5 7B
| **カテゴリ ** | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | Qwen-2.5-7B |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 7.62B | 7.61B |
| オープンソース | はい | はい |
| アーキテクチャ | Transformer | Transformer |
| 対応言語 | 29+言語 | 29+言語 |
| マルチモーダル | テキスト間のみ | テキスト間のみ |
| 学習データ | 推論データでファインチューニング | 18兆トークン |
| MATH（pass@1） | 92.8 | 49.8 |
| GPQA（pass@1） | 49.1 | 36.4 |
| VRAM（フルモデル） | 18GB（RTX 4090以上） | 17.18GB（RTX 4090） |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: 数学タスクに強く、ハードウェア要件が低い（量子化モデル利用可能）。
Qwen-2.5-7B: バランスの取れた性能。コーディングや多言語タスクに優れ、大規模データセットで学習。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B vs Qwen 3 8B
| **カテゴリ ** | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 7.62B | 8.19B |
| オープンソース | はい | はい |
| アーキテクチャ | Transformer | Dense |
| 対応言語 | 29+言語 | 119言語 |
| マルチモーダル | テキスト間のみ | テキスト間のみ |
| MATH（pass@1） | 92.8 | 90.0 |
| GPQA（pass@1） | 49.1 | 59.0 |
| VRAM（フルモデル） | 18 GB（RTX 4090） | 17.89 GB（RTX 4090） |
DeepSeek: 数学タスクに最適で、GPU要件が低い（量子化モデル）。
Qwen 3 8B: 多言語タスクや長いコンテキストのアプリケーションに適している。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B vs Llama 3.1 8B
| **カテゴリ ** | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 7.62B | 8B |
| オープンソース | はい | はい |
| アーキテクチャ | Transformer | Dense Transformer |
| 対応言語 | 29+言語 | 8言語 |
| マルチモーダル | テキスト間 | テキスト、コード（入出力） |
| 学習データ | 推論データでファインチューニング | 約15Tトークンで事前学習、2500万の合成例でファインチューニング |
| MATH（pass@1） | 92.8 | 51.9（CoT） |
| GPQA（pass@1） | 49.1 | 30.4 |
| VRAM（フルモデル） | 18 GB（RTX 4090、FP16） | 17.17 GB（RTX 3090、FP16） |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: ** 数学および推論タスク** でより強力。
Llama 3.1 8B: ** コード生成** に優れ、より長いコンテキスト（128,000トークン）をサポート。複雑で長いコンテキストのタスクに適している。
DeepSeek R1 Distilled モデルへのアクセス方法
Novita AI は、開発者がシンプルなAPIを使ってAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームです。また、手頃で信頼性の高いGPUクラウドを提供し、構築とスケーリングを支援します。
DeepSeek R1 Distilled モデルに加えて、Novita AI はオープンソースコミュニティの発展を支援するため、Qwen2.5 7B、Qwen 3（0.6B、1.7B、4B）、GLM 4 を無料で提供しています！
ステップ 1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
DeepSeek R1 Distilled モデルを今すぐ試す
ステップ 2: モデルを選択して無料トライアルを開始
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3: APIキーを取得
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに入ると、画像のようにAPIキーをコピーできます。
ステップ 4: APIをインストール
プログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーを使ってAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。これはPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
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 は数学的推論タスクに高度に最適化されたモデルであり、MATH などのベンチマークで卓越した性能を発揮します。一般的なQAやコーディングタスクでは他のトップモデルにやや劣りますが、ハードウェア要件が低い（量子化モデルオプションあり）ため、より幅広いユーザーが利用できます。
よくある質問
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B とは何ですか？
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B は、数学的推論とQAタスクに最適化された、Qwen 2.5 Math のファインチューニングおよび蒸留バージョンです。多言語テキスト処理をサポートし、ミッドレンジGPUにデプロイするための量子化モデルも提供します。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B のハードウェア要件は？
フルモデル: ~18 GB VRAM（NVIDIA RTX 4090以上）。
量子化モデル: ~4.5 GB VRAM（NVIDIA RTX 3060以上）。
なぜDeepSeek R1 Distill Qwen 7B を使うべきですか？
Qwen3-Reranker-8B はトップクラスのスコアを達成：
MTEB-R: 69.02、
CMTEB-R: 77.45、
MTEB-Code: 81.22
BGE や GTE などの人気モデルを複数のカテゴリで上回ります。
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