重點摘要
Qwen3 8B — 推理與程式碼的強力引擎
基於 Qwen3-8B，並透過 DeepSeek-R1 的思維鏈進行蒸餾。
在 AIME 2024 上達到 SOTA，效能超越 10 倍大的模型。
支援多步驟推理、程式碼撰寫、長上下文 RAG（132k tokens！）。
非常適合企業級助手、程式碼協作工具以及 AI 寫作工具。
Distill Qwen 7B — 效率與精準兼具
基於 Qwen2.5-Math-7B，並使用 DeepSeek 的推理資料進行調校。
在 數學密集型與學術任務 中表現出色，同時具備長上下文穩定性。
超輕量：僅需 4.5GB VRAM，可在 3060 GPU 上輕鬆部署。
最適合數學機器人、學習助手、文法檢查器及行動 NLP 應用。
在 DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 和 Distill Qwen 7B 之間做選擇？
這份比較將為您詳細解析所有關鍵面向——效能、硬體需求、使用場景與部署便利性——幫助您為聊天機器人、數學工具或 RAG 管道選出最合適的模型。無論您是在擴展產品還是優化邊緣運算，DeepSeek 都能滿足您的需求。
Deepseek R1 7B VS 8B：基本介紹
| 類別 | DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B |
|---|---|---|
| 基本資訊 | 8.19b | 7.62b |
| 開放 | 開放 | |
| Transformer | Transformer | |
| 語言支援 | 支援 119 種語言與方言 | 支援超過 29 種語言的 multilingual |
| 多模態 | 文字對文字 | 文字對文字 |
| 訓練方式 | 從 DeepSeek-R1-0528 蒸餾思維鏈，並對 Qwen3 8B Base 進行後訓練。 | 使用 DeepSeek-R1 產生的推理資料進行訓練。 |
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B：思維鏈蒸餾——直接蒸餾推理過程。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B：推理資料微調——使用產生的推理資料進行訓練。
Deepseek R1 7B VS 8B：基準測試
| **模型 ** | AIME 2024 pass@1 | AIME 2024 cons@64 | MATH-500 pass@1 | GPQA Diamond pass@1 | LiveCodeBench pass@1 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | 86.0 | 76.3 | 61.5 | 61.1 | 60.5 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | 55.5 | 83.3 | 92.8 | 49.1 | 37.6 |
| Gemini-2.5-Flash-Thinking-0520 | 82.3 | 72.0 | 64.2 | 82.8 | 62.3 |
| o3-mini (medium) | 79.6 | 76.7 | 53.3 | 76.8 | 65.9 |
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 在通用推理、程式碼生成與複雜知識任務上表現優異，非常適合 ** 廣泛的商業應用**。在 AIME 2024 上達到開源模型 SOTA 效能，** 超越 Qwen3 8B +10.0%**，並可媲美 Qwen3-235B-thinking 效能。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B 在數學準確度與長上下文一致性上表現更佳，非常適合 ** 學術或數學導向的情境**——不過在程式碼與一般問答上略為遜色。
Deepseek R1 7B VS 8B：硬體需求
| 模型 | VRAM（完整） | VRAM（量化） | 最低 GPU（量化） | 最佳使用場景 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | ~24GB | ~8–12GB | RTX 4060 Ti 16GB | 推理、程式碼、問答、長上下文應用 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | ~18GB | ~4.5GB | RTX 3060 12GB | 數學密集型任務、輕量級 NLP |
Deepseek R1 7B VS 8B：應用場景
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B
- 適用於處理複雜多步驟客戶查詢的 企業級聊天機器人。
- 適合整合於 IDE 中的 程式碼助手（例如程式碼補全、除錯、解釋）。
- 在需要長上下文生成的 RAG 管道 中表現強勁（支援約 132k tokens）。
- 有助於 學術研究工具 中的摘要、概念解釋與理論生成。
- 應用於 AI 生產力應用（例如 AI 寫作、任務規劃、跨文件整合）。
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
- 非常適合逐步解題與說明的 線上數學導師。
- 在 學生問答機器人 中表現出色，能清晰簡潔地解釋學術概念。
- 適用於裝置端的 NLP 工具，例如郵件摘要器或文法檢查器。
- 可用於 醫療筆記助手（例如摘要病患資料或將語音轉為文字）。
- 在 資源受限的環境（如邊緣裝置或輕量級雲端 VM）中運行流暢。
如何在 Novita AI 上使用 DeepSeek R1 8B 和 7B
1. 使用 Playground（無需撰寫程式碼）
- 立即存取：註冊，領取免費額度，數秒內即可開始體驗 DeepSeek R1 0528 及其他頂尖模型。
- 互動式 UI：測試提示詞、思維鏈推理，並即時視覺化結果。
- 模型比較：輕鬆切換 Qwen 3、Llama 4、DeepSeek 等模型，找到最符合需求的那一款。
立即體驗 DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 示範
2. 透過 API 整合（適合開發者）
使用 Novita AI 的統一 REST API，將 DeepSeek R1 0528 無縫整合至您的應用程式、工作流程或聊天機器人——無需管理模型權重或基礎架構。Novita AI 提供多語言 SDK（Python、Node.js、cURL 等），以及進階參數控制供進階使用者使用。
直接 API 整合（Python 範例）
可依下列程式碼片段快速上手：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_Ntg-O34ZOS-q5bNnkb3IcixmWnmxEQBxwKWMW3es3CD7KG4PEhFE1yRTRMGS3s8zZ52hrMdz14MmI4oalaDJTw==",
)
model = "deepseek/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B"
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)
主要特色：
- 統一端點：
/v3/openai支援 OpenAI Chat Completions API 格式。 - 彈性控制： 調整 temperature、top-p、penalties 等參數，獲取符合需求的結果。
- 串流與批次處理： 可選擇偏好的回應模式。
搭配 OpenAI Agents SDK 打造多代理工作流程
透過整合 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK，建立進階的多代理系統：
- 即插即用： 在任何 OpenAI Agents 工作流程中直接使用 Novita AI 的 LLM。
- 支援交接、路由與工具使用： 設計能委派、分派或執行功能的代理，全部由 Novita AI 的模型驅動。
- Python 整合： 只需將 SDK 指向 Novita 的端點（
https://api.novita.ai/v3/openai），並使用您的 API 金鑰即可。
3. 在第三方平台上連接 API
- Hugging Face：透過 Novita AI 端點，在 Spaces、管道或 Transformers 函式庫中使用 DeepSeek R1 0528。
- 代理與編排框架： 透過官方連接器與逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作平台如 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 串接。
- OpenAI 相容 API： 享受與 Cline 和 Cursor 等工具無痛遷移與整合的便利，完全符合 OpenAI API 標準。
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 與 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B 代表了兩種不同的蒸餾途徑。選擇 8B 可獲得廣泛語言支援（119 種語言）的通用型企業應用；選擇 7B 則適合資源有限但專注於數學任務的情境。
常見問題
我該選擇 DeepSeek R1 8B 還是 7B 模型？
若需通用應用與程式碼生成，請選擇 DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B。若以數學任務為主或受限於硬體環境，則選擇 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B。
DeepSeek R1 8B 和 7B 的硬體需求分別為何？
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B：約 24GB VRAM（量化後 8-12GB）。DeepSeek R1 Distill Qwen 7B：約 18GB VRAM（量化後 4.5GB）。
DeepSeek R1 8B 和 7B 在基準測試上的表現如何？
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B：AIME 2024 86.0%，LiveCodeBench 60.5%。DeepSeek R1 Distill Qwen 7B：MATH-500 92.8%，LiveCodeBench 37.6%。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的便捷途徑，同時也提供價格合理且可靠的 GPU 雲端服務，協助您建構與擴展應用。
