关键亮点
DeepSeek R1： 拥有 671B 参数和混合专家（MoE）架构，DeepSeek R1 在高级推理和数学、编程、通用知识等专业任务中表现出色。它支持 128K token 的上下文窗口，但需要大量计算资源。
QWQ 32B： 紧凑高效，拥有 32.5B 参数，QwQ-32B 针对更广泛的应用进行了优化。它支持 32K token 的上下文窗口，并采用高性能 Transformer 架构（RoPE、SwiGLU、RMSNorm）。提供更快的输出、更低的硬件需求以及面向教育、软件开发和研究的成本效益解决方案。
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本文对两个领先的推理模型——DeepSeek R1 和 QwQ-32B 进行了实用、信息丰富且技术性的比较。虽然这两个模型都旨在前沿 AI 推理能力，但它们在架构、训练方法和硬件要求方面存在显著差异。值得注意的是，QwQ-32B 在 DeepSeek 开源周后不久发布，表明它可能从 DeepSeek 的创新中汲取了灵感。本文探讨了这些区别，帮助用户确定哪种模型最适合他们的特定需求。
模型基本介绍
在开始比较之前，我们首先了解每个模型的基本特征。
DeepSeek R1
- 发布时间：2025 年 1 月 21 日
- 模型规模：
- 主要特点：
- 模型大小：671B 参数（37B 活跃/token）
- 分词器：增强型分词器，带自反思标签
- 支持语言：多语言，具有文化适应性
- 多模态：仅文本
- 上下文窗口：128K tokens
- 存储格式：支持 Q8/Q5 量化
- 架构：混合专家（MoE）+ 强化学习增强训练流水线
- 训练方法：基于 V3 基础模型，采用强化学习流水线（SFT → RL → SFT → RL）
- 训练数据：V3 基础数据 + 强化学习优化数据
QWQ 32B
- 发布时间：2025 年 3 月 5 日
- 模型规模：
- 开源模型：qwen/qwq-32b
- 主要特点：
- 模型大小：总计 32.5B 参数，其中 31.0B 为非嵌入参数。
- 支持语言：覆盖超过 29 种语言，便于全球访问和应用。
- 多模态：仅文本
- 上下文窗口：支持最多 32,768 个 token。
- 架构：QwQ-32B 采用 Transformer 架构，包含 64 层、40 个查询注意力头和 8 个键值注意力头。基于带 RoPE（旋转位置编码）的 Transformers，QwQ-32B 集成了 SwiGLU 激活函数，使用 RMSNorm 进行归一化，并在注意力 QKV 计算中包含偏置。
QwQ-32B 专注于仅强化学习优化，追求效率和独立性。
DeepSeek R1 在平衡的迭代过程中集成了 SFT 和 RL，但仍保留部分 SFT 依赖。
速度对比
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速度对比
成本对比
QWQ 32B 在输出速度和延迟方面均优于 DeepSeek R1。DeepSeek R1 的输入和输出价格明显高于 QWQ 32B。
值得注意的是，Novita AI 推出了 Turbo 版本，具有 3 倍吞吐量和限时 20% 折扣！
基准测试对比
现在我们已经了解了每个模型的基本特征，让我们深入探讨它们在不同基准测试中的表现。此对比将有助于说明它们在不同领域的优势。
| 基准测试 | DeepSeek-R1 (%) | QWQ 32B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench（编程） | 62 | 22 |
| GPQA Diamond | 71 | 59 |
| MATH-500 | 96 | 91 |
| MMLU-Pro | 84 | 76 |
这些结果表明，DeepSeek R1 的机器驱动迭代强化学习方法可能在需要精确推理和结构化问题解决技能的专业技术领域特别有效。
如果你想查看更多对比，可以查阅以下文章：
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b：语言任务 vs 代码与数学
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1：GRPO 与 PPO 的架构差异
- QwQ 32B：DeepSeek R1 的紧凑 AI 对手
硬件要求
| **模型 ** | ** 参数量 ** | GPU 配置 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090（24GB 显存），使用模型分片 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100（80GB 显存）或 2 x RTX 4090（24GB 显存），使用张量并行 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100（80GB 显存）或 1 x NVIDIA H100（80GB 显存）或 4 x RTX 4090（24GB 显存），使用张量并行 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100（80GB 显存）或 2 x NVIDIA H100（80GB 显存）或 8 x RTX 4090（24GB 显存），使用大量并行 |
| DeepSeek-R1:671B | 671B（370 亿活跃参数） | 16 x NVIDIA A100（80GB 显存）或 8 x NVIDIA H100（80GB 显存），需要配备 InfiniBand 的分布式 GPU 集群 |
| QwQ-32B（4 位精度） | 32B | 1 x NVIDIA RTX 3090/4090（24GB 显存），兼容 4 位量化 |
| 1 x NVIDIA RTX 6000（48GB 显存），兼容 4 位量化 | ||
| 1 x NVIDIA H100（80GB 显存）或 2 x NVIDIA A100（80GB 显存） |
应用与使用场景
DeepSeek R1
- 数学： 能够解决高级数学问题，包括符号推理、方程求解和优化任务，非常适合 STEM 相关应用。
- 编程： 擅长生成复杂代码、理解复杂逻辑以及调试大型软件项目，是开发人员和工程师的宝贵工具。
- 通用知识： 在广泛的主题上表现出强大的推理能力，适合需要深入理解和准确综合不同知识领域的任务。
QWQ 32B
- 教育： 在数学和编程方面提供高度个性化的辅导，根据用户的进度和需求提供逐步解释和自适应学习。
- 软件开发： 协助开发者生成准确高效的代码片段、调试错误，并针对优化和改进代码性能提供建议。
- 研究： 支持研究人员进行高级数据分析、总结学术文献，并提供对复杂数据集的见解，是研究任务的强大助手。
通过 Novita AI 实现可访问性与部署
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
第 1 步：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 Model Library 按钮。
第 2 步：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
第 3 步：开始免费试用
开始免费试用以探索所选模型的能力。
第 4 步：获取您的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入 Settings 页面，您可以按照图片指示复制 API 密钥。
第 5 步：安装 API
使用您编程语言特定的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，以开始与 Novita AI LLM 交互。以下是针对 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
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)
注册后，Novita AI 将提供 $0.5 的信用额度供您上手体验！
如果免费信用额度用完，您可以付费继续使用。
DeepSeek R1 和 QwQ-32B 都是先进的推理模型，各自具有独特的优势。
- DeepSeek R1： 凭借其庞大的参数规模和 MoE（混合专家）架构，专为处理高度复杂的推理任务而设计。但这种能力伴随着对大量计算资源的需求。
- QwQ-32B： 相比之下，QwQ-32B 提供了更紧凑且硬件高效的解决方案，在较低要求的硬件配置上即可提供有竞争力的性能。
选择哪个模型最终取决于具体的应用需求、可用硬件和预算考虑。
常见问题
QwQ-32B 的独特之处是什么？
QwQ-32B 的独特之处在于它使用强化学习而不进行监督微调，在推理任务（尤其是数学和编程）中实现了卓越的性能。
QwQ-32B 和 Qwen2.5 之间的主要区别是什么？
QwQ-32B 基于 Qwen2.5 构建，并专门针对推理任务增加了强化学习优化，而没有使用传统的监督微调方法。
如何通过 API 访问 QWQ 32B？
Novita AI 为您提供经济实惠且可靠的 QWQ 32B API。
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