关于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 Qwen2.5-Math-1.5B 的一个蒸馏模型。该模型使用由 DeepSeek-R1 生成的 800k 精选样本进行了微调，在各种基准测试中表现出色。作为一个轻量级模型，它在 MATH-500 上达到了 83.9% 的准确率，在 AIME 2024 上达到了 28.9% 的通过率，并在 CodeForces 上获得了 954 的评分，展现了超越其参数规模的推理能力。
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
校准的
不
专家混合
不
总参数
2B
激活的参数
推理
不
精度
FP8
上下文长度
33K
最大输出长度
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.42
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2-Exp
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.41
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1-Terminus
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.5
/ M Tokens
Output:
$
2.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
$
0.1
/ M Tokens
Output:
$
0.1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
上下文长度：
33K
最大输出长度：
16K
Input:
$
0.05
/ M Tokens
Output:
$
0.05
/ M Tokens
