关于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是一个基于 Qwen2.5-14B 的蒸馏模型。该模型利用 DeepSeek-R1 生成的 800k 精选样本进行微调，展现了强大的推理能力。它在多个基准测试中取得了令人印象深刻的结果，包括在 MATH-500 上的 93.9% 正确率，在 AIME 2024 上的 69.7% 通关率，以及在 CodeForces 上的 1481 评分，展示了其在数学和编程任务中的强大能力。
探索 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 的强大、精炼的推理如何能有效应用于解决复杂的现实世界问题，提高效率和精度。
高级数学和物理模型
利用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行复杂的数学推导、复杂的物理模拟和严格的证明生成，加速科学和工程突破。
使用案例示例：
"帮助航空航天工程师推导卫星发射的最佳轨道方程，将手动计算时间减少70%并提高模型准确性。"
精度代码分析和重构
分析大型代码库以发现细微的逻辑缺陷，优化算法，并建议适用于各种编程语言的稳健重构策略。
使用案例示例：
"识别并提出了一个改进的数据结构，用于关键的 Go 微服务，减少延迟15%并提高资源利用率。"
算法交易策略开发
通过分析市场数据，识别复杂的模式，推断因果关系，设计和回测复杂的算法交易策略，以实现最佳投资决策。
使用案例示例：
"开发了一个用于加密货币市场的高频交易算法，通过识别细微的跨资产相关性来预测价格变动，提高预测准确性。"
智能系统漏洞评估
自动审计复杂的软件系统、智能合约或网络配置，通过深度推理检测逻辑漏洞、安全缺陷和合规偏差。
使用案例示例：
"通过仔细追踪事务流，揭示了一个 Solidity 智能合约中的关键重入漏洞，防止在 DeFi 协议中可能的资产损失。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
校准的
不
专家混合
不
总参数
14B
激活的参数
14B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
131K
最大输出长度
131K
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
发行日期：2025年12月4日
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
发行日期：2025年10月10日
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
发行日期：2025年9月29日
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
发行日期：2025年8月25日
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3
发行日期：2024年12月26日
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1
发行日期：2025年5月28日
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
发行日期：2025年1月20日
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
发行日期：2025年1月20日
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
发行日期：2025年1月20日
上下文长度：
33K
最大输出长度：
16K
Input:
$
0.05
/ M Tokens
Output:
$
0.05
/ M Tokens
