重點摘要
DeepSeek R1： DeepSeek R1 擁有 671B 參數與混合專家 (MoE) 架構，在高等推理及數學、程式碼、一般知識等專業任務中表現優異。它支援 128K Token 的上下文視窗，但需要大量的運算資源。
QWQ 32B： QwQ-32B 精簡高效，擁有 32.5B 參數，專為更廣泛的應用而最佳化。它支援 32K Token 上下文視窗，並採用高效能 Transformer 架構（RoPE、SwiGLU、RMSNorm）。其輸出速度更快、硬體需求更低，且能為教育、軟體開發與研究提供具成本效益的解決方案。
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本文提供 DeepSeek R1 與 QwQ-32B 這兩個頂尖推理模型的實用、資訊豐富且技術性的比較。雖然兩者皆旨在提升 AI 推理能力，但它們在架構、訓練方法與硬體需求上存在顯著差異。值得注意的是，QwQ-32B 是在 DeepSeek 開源週後不久發佈的，這暗示它可能從 DeepSeek 的創新中汲取了靈感。本文將探討這些差異，以協助使用者判斷哪個模型最符合其特定需求。
模型基本介紹
在開始比較之前，我們先了解每個模型的基本特徵。
DeepSeek R1
- 發佈日期：2025 年 1 月 21 日
- 模型規模：
- 主要特色：
- 模型大小：671B 參數（每個 Token 活躍 37B）
- 分詞器：具備自我反思標籤的增強型分詞器
- 支援語言：多語言，具備文化適應能力
- 多模態：純文字
- 上下文視窗：128K Token
- 儲存格式：支援 Q8/Q5 量化
- 架構：混合專家 (MoE) + 強化學習增強訓練管線
- 訓練方法：基於 V3 基礎，搭配 RL 管線（SFT → RL → SFT → RL）
- 訓練資料：V3 基礎資料 + RL 最佳化資料
QWQ 32B
- 發佈日期：2025 年 3 月 5 日
- 模型規模：
- 主要特色：
- 模型大小：總計 32.5B 參數，其中 31.0B 為非嵌入參數。
- 支援語言：覆蓋超過 29 種語言，便於全球應用與使用。
- 多模態：純文字
- 上下文視窗：支援最多 32,768 個 Token。
- 架構：QwQ-32B 採用 Transformer 架構，包含 64 層、40 個查詢注意力頭與 8 個鍵值注意力頭。基於具備 RoPE（旋轉位置嵌入）的 Transformer 構建，整合 SwiGLU 激活函數，使用 RMSNorm 進行正規化，並在注意力 QKV 計算中包含偏置。
QwQ-32B 專注於僅使用強化學習的最佳化，以實現效率與獨立性。
DeepSeek R1 則以平衡且迭代的過程整合 SFT 與 RL，但仍保留部分對 SFT 的依賴。
速度比較
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成本比較
QWQ 32B 在輸出速度與延遲上超越 DeepSeek R1。DeepSeek R1 的輸入與輸出價格顯著高於 QWQ 32B。
值得注意的是，Novita AI 推出了 Turbo 版本，具備 3 倍吞吐量及限時 20% 折扣！
基準測試比較
在了解每個模型的基本特徵後，讓我們深入探討它們在各項基準測試中的表現。這個比較將有助於說明它們在不同領域的優勢。
| 基準測試 | DeepSeek-R1 (%) | QWQ 32B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench（程式碼） | 62 | 22 |
| GPQA Diamond | 71 | 59 |
| MATH-500 | 96 | 91 |
| MMLU-Pro | 84 | 76 |
這些結果顯示，DeepSeek R1 的機器驅動迭代強化學習方法，可能特別有助於在需要精確推理與結構化問題解決能力的專業技術領域中，培養更強的能力。
如果您想看更多比較，可以參考以下文章：
- Deepseek v3 與 Llama 3.3 70b：語言任務 vs 程式碼與數學
- DeepSeek R1 與 OpenAI o1：GRPO 與 PPO 的不同架構
- QwQ 32B：DeepSeek R1 的精簡版 AI 競爭對手
硬體需求
| **模型 ** | ** 參數量 ** | GPU 配置 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM），搭配模型分片 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 2 x RTX 4090（24GB VRAM），搭配張量並行 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 1 x NVIDIA H100（80GB VRAM）或 4 x RTX 4090（24GB VRAM），搭配張量並行 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 2 x NVIDIA H100（80GB VRAM）或 8 x RTX 4090（24GB VRAM），搭配大量平行處理 |
| DeepSeek-R1:671B | 671B（370 億活躍參數） | 16 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 8 x NVIDIA H100（80GB VRAM），需要搭配 InfiniBand 的分散式 GPU 叢集 |
| QwQ-32B（4 位元精度） | 32B | 1 x NVIDIA RTX 3090/4090（24GB VRAM），相容於 4 位元量化 |
| 1 x NVIDIA RTX 6000（48GB VRAM），相容於 4 位元量化 | ||
| 1 x NVIDIA H100（80GB VRAM）或 2 x NVIDIA A100（80GB VRAM） |
應用與使用案例
DeepSeek R1
- 數學： 能夠解決高等數學問題，包括符號推理、方程式求解與最佳化任務，非常適合 STEM 相關應用。
- 程式碼： 擅長生成複雜程式碼、理解複雜邏輯以及除錯大型軟體專案，是開發人員與工程師的寶貴工具。
- 一般知識： 在廣泛的主題上展現強大的推理能力，非常適合需要深度理解與準確綜合不同知識領域的任務。
QWQ 32B
- 教育： 在數學與程式設計方面提供高度個人化的家教服務，根據使用者的進度與需求提供逐步解釋與適應性學習。
- 軟體開發： 協助開發人員生成準確且高效的程式碼片段、除錯錯誤，並提供最佳化與改善程式碼效能的建議。
- 研究： 支援研究人員進行進階資料分析、總結學術文獻，並對複雜資料集提供見解，是研究任務的強大助手。
透過 Novita AI 的存取與部署
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，透過簡單的 API 讓開發人員輕鬆部署 AI 模型，同時提供價格合理且可靠的 GPU 雲端，用於建置與擴展。
步驟 1：登入並進入模型庫
登入您的帳戶，然後按一下 Model Library 按鈕。
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步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用的選項，然後選擇符合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的功能。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了通過 API 進行驗證，我們將為您提供一個新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，您可以按照圖片所示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您的程式語言專屬的套件管理員安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫導入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是使用 Python 使用者呼叫聊天補全 API 的範例。
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)
註冊後，Novita AI 會提供 $0.5 的免費額度讓您開始使用！
如果免費額度用完了，您可以付費繼續使用。
DeepSeek R1 與 QwQ-32B 都是先進的推理模型，各有其獨特優勢。
- DeepSeek R1： 憑藉其龐大的參數量與 MoE（混合專家）架構，專為處理高度複雜的推理任務而設計。然而，這種能力也帶來了對大量運算資源的需求。
- QwQ-32B： 相反地，QwQ-32B 提供了一個更精簡且硬體效率更高的解決方案，在對硬體需求較低的配置上也能提供具有競爭力的效能。
兩者之間的選擇最終取決於特定的應用需求、可用的硬體以及預算考量。
常見問題
QwQ-32B 的獨特之處是什麼？
QwQ-32B 的獨特之處在於它使用強化學習而無需監督式微調，在推理任務（特別是數學與程式碼）中展現了卓越的效能。
QwQ-32B 與 Qwen2.5 的主要差異是什麼？
QwQ-32B 基於 Qwen2.5 建構，並針對推理任務新增了強化學習最佳化，但未使用傳統的監督式微調方法。
如何透過 API 存取 QWQ 32B？
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