DeepSeek-R1 vs QwQ-32B

比較 DeepSeek-R1 與 QwQ-32B——兩個開放權重推理模型的先驅。涵蓋架構、蒸餾策略、硬體需求與部署取捨。

Overview

DeepSeek-R1 與 QwQ-32B 是 2025 年最具影響力的兩個開放權重推理模型——兩者相隔數週發佈，皆證明延伸思維鏈推理能透過針對性訓練達成，而無需仰賴前沿規模的模型。兩者皆早於成為 Qwen 3+、DeepSeek V3.2+ 與其他 2026 旗艦標準的統一思考模式問世，但仍因其特定推理優勢而被廣泛部署。

根本的架構差異在於規模與分布。DeepSeek-R1 是 671B 參數的混合專家旗艦版，外加六個從 1.5B 到 70B 參數的蒸餾密集變體，提供部署者廣泛的能力與成本權衡。QwQ-32B 則是單一 32B 參數的密集模型，沒有更小的蒸餾同系變體。選擇通常取決於部署形態：R1 的蒸餾變體家族提供更多彈性，而 QwQ-32B 的單一模型簡潔度則在營運上更為乾淨。

Feature Comparison

Feature	DeepSeek-R1	QwQ-32B
架構	671B MoE + 6 個蒸餾密集（1.5B-70B）	32B 密集
可選參數規模	1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B	僅 32B
授權	MIT 風格	Apache 2.0
推理風格	延伸思維鏈軌跡	延伸思維鏈軌跡
原生思考模式切換
AIME / 數學基準測試	強（在多項上與 o1 相當）	強（AIME 約 79%）
最小變體	1.5B（可部署於行動裝置）	32B（僅伺服器等級）
上下文視窗	128K（完整版）/ 32K-128K（蒸餾版）	128K tokens
單張 24GB GPU 部署	可（32B 蒸餾版於 Q4）	可（32B 於 Q4）
同家族後繼版本	DeepSeek V3.2/V4（統一思考）	Qwen 3+（統一思考）

Strengths

DeepSeek-R1

從 1.5B 到 70B 的蒸餾變體家族，依硬體限制提供廣泛的部署彈性
32B 蒸餾變體在單張 24GB GPU 部署成本下提供卓越的推理品質
由於 R1 在 2025 年 1 月發佈時的高知名度，第三方部署基礎設施相當廣泛
在數學、程式碼與競賽程式設計基準測試上具備突出表現
蒸餾方法論文件完備，並衍生出龐大的社群蒸餾變體生態系

QwQ-32B

Apache 2.0 授權對於某些商業使用情境而言比 DeepSeek 的 MIT 風格授權更為寬鬆
單一模型簡潔度——無需在多個蒸餾變體中選擇，直接部署 32B 即可
原生密集架構（無 MoE 複雜度）在不同框架之間提供更可預測的推論行為
32B 在 Q4_K_M（約 19GB）下可舒適運行於消費級硬體，包括具備 32GB+ RAM 的 Apple Silicon Mac
繼承 Qwen 生態系優勢——廣泛的多語言涵蓋、成熟的分詞器、文件完備的提示格式

Which Should You Choose?

您需要從邊緣到伺服器的多種部署目標皆具備推理能力DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 從 1.5B 到 70B 的蒸餾變體讓您能依能力需求匹配部署硬體。行動裝置可運行 R1-Distill-Qwen-1.5B；伺服器則可運行 R1-Distill-Llama-70B。QwQ-32B 並無較小的同系變體。

您希望在 24GB GPU 上部署單一專屬推理模型QwQ-32B

QwQ-32B 在 Q4_K_M 下約為 19GB，可乾淨地運行於單張 24GB GPU。單一模型的部署在營運上比在 R1 蒸餾變體中做選擇更為簡潔。

您的商業使用情境特別要求 Apache 2.0（而非 MIT 風格）授權QwQ-32B

QwQ-32B 採用 Apache 2.0；DeepSeek-R1 使用 MIT 風格授權，部分法務團隊在商業審查時會以不同方式對待。對於直接的 Apache 2.0 部署，QwQ-32B 是更乾淨的選擇。

您正開啟新專案，並希望使用當前 2026 年的推理模型Either

R1 與 QwQ-32B 兩者現在都已被統一思考模式的模型所取代——DeepSeek 系列為 DeepSeek V3.2/V4，Qwen 系列為 Qwen 3+。2026 年的新專案應評估 DeepSeek V4 或 Qwen 3.6 中的統一思考模式是否比舊有的專屬推理模型更適合。

Verdict

DeepSeek-R1 與 QwQ-32B 在 2025 年初皆為重要發行版，至今仍被廣泛部署，但兩者皆已被其後繼家族大幅取代。DeepSeek V3.2/V4 將推理整合至標準聊天檢查點內的統一思考模式中；Qwen 3+ 也採用相同做法。對於 2026 年的新部署而言，更新的模型在品質與營運簡潔度上皆優於維持專屬推理專用部署。

單就兩者比較，R1 的蒸餾變體賦予其 QwQ-32B 無法匹敵的彈性優勢。對於特別鎖定 32B 規模且 Apache 2.0 授權具關鍵性的部署，QwQ-32B 仍是乾淨的選擇。對於其他規模的部署，或當 R1 蒸餾變體家族符合您的需求時，R1 是涵蓋面更廣的選擇。無論如何，在投入專屬推理模型之前，請評估具備統一思考模式的 DeepSeek V4 或 Qwen 3.6 是否更為合適。

How Ertas Fits In

DeepSeek-R1 蒸餾變體與 QwQ-32B 在 Ertas Studio 的微調流程中皆獲得良好支援。兩個家族的 32B 變體在合理序列長度下，皆可使用 QLoRA 於單張 24GB GPU 上微調，或在 48GB GPU 上以更長的上下文舒適運行。R1 較小的蒸餾變體（1.5B、7B、14B）為資源受限的部署提供額外的微調目標。

在 Ertas Studio 中微調推理模型，最有價值的是訓練資料包含明確思維鏈推理軌跡——教導微調後的模型在針對您的領域進行特化的同時保留推理能力。這在醫療診斷、法律分析或科學研究等專業領域格外有效，因為展示推理步驟能同時提升準確度與使用者信任。Ertas Studio 原生支援此類標註資料集，適用於 R1 風格與 QwQ 風格的推理格式。