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本地部署的DeepSeek-R1-32B與DeepSeek-R1-7B模型效果對比
在當(dāng)今人工智能快速發(fā)展的時代,大語言模型(Large Language Model, LLM)的應(yīng)用場景日益廣泛。無論是企業(yè)級應(yīng)用還是個人開發(fā),本地部署大語言模型已經(jīng)成為一種趨勢。DeepSeek-R1-32B和DeepSeek-R1-7B作為DeepSeek系列中的兩個重要版本,分別代表了不同規(guī)模和性能的模型。本文將從多個維度深入分析這兩種模型在本地部署環(huán)境中的表現(xiàn)和效果,幫助開發(fā)者和用戶更好地選擇適合自身需求的模型。
DeepSeek-R1-32B
DeepSeek-R1-7B 
一、模型規(guī)模與資源需求
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模型大小