从推理到编程，详细比较DeepSeek 32B、70B、R1实践性能

从推理到编程，详细比较DeepSeek 32B、70B、R1实践性能。

AI科技论谈

1221人浏览 · 2025-03-07 10:49:58

AI科技论谈 · 2025-03-07 10:49:58 发布

从推理到编程，详细比较DeepSeek 32B、70B、R1实践性能。

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引言

前段时间，AI 圈被国产黑马 DeepSeek - R1 模型 “霸屏” 了！这匹开源领域的 “潜力新星”，在推理能力上和 OpenAI 的 o1 不相上下，甚至在资源利用上更胜一筹，很 “省资源”。它的横空出世，不仅打破了大众对国产 AI 的固有认知，更是让世界看到了中国 AI 厚积薄发的硬核实力，这波操作简直 “杀疯了” ！

DeepSeek 乘胜追击，基于 R1 模型又推出了更具针对性应用的 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B 和适合大规模数据处理的 DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 70B 两款模型，热度直接拉满。

如果你想亲自体验，访问 Ollama 官网（https://ollama.com/library/deepseek-r1）就能下载。安装超简单，用 Pip 安装 Ollama 后，在终端输入 “ollama run deepseek - r1:32b” 就行。要是还想深挖更多信息，去 DeepSeek 官网（deepseek.com），那里全是干货！

话不多说，直接进入测评环节，看看这几款模型在实测中的表现到底有多 “牛”！

1 硬件配置大揭秘

来看看深度求索两款模型（320 亿和 700 亿参数版）的实测硬件配置。测试用 WSL2 系统，搭配英特尔 i7 - 14700KF 3.4GHz 处理器、32GB 内存和英伟达 RTX 4090 显卡。

运行时，320 亿参数模型能直接流畅跑，700 亿参数模型需把内存设为 24GB，可用 psutil 工具监测内存。

测试的问题，部分借鉴了Matthew Berman大佬的测试视频内容，也补充了一些自定义问题。这里 R1 模型测试结果来自其油管视频，不是本地测的。不过要注意，因测试系统不同，不宜将其测试速度与本次测试所需时间进行对比。下面看具体测试结果！

2 模型测评 “大对决”

下面是 320 亿参数模型、700 亿参数模型以及 DeepSeek - R1 模型的测评 “答卷”，直接上 “成绩”：

1). 单词找茬：“strawberry” 里有几个 “R”？

320亿参数模型：✅ 回答正确，与R1模型回答类似。
700亿参数模型：✅ 回答正确，但解释简略。
DeepSeek - R1模型：✅ 回答正确，且有详细推理过程。

2). 代码实战：用Python写“贪吃蛇”游戏

320亿参数模型：❌翻车了，蛇吃不到水果，游戏功能失败。
700亿参数模型：✅完美通过，蛇能吃水果、变长，分数正常更新。
DeepSeek - R1模型：✅和700亿参数模型表现相似，通过测试。

3). 代码实战：用Python写“俄罗斯方块”游戏

320亿参数模型：❌方块不动，游戏无法正常运行。
700亿参数模型：❌方块能下落，但无法正常放置。
DeepSeek - R1模型：✅完美通过，代码可正常运行游戏。

4). 尺寸计算：信封尺寸合规吗？

邮局规定信封最小14厘米×9厘米，最大32.4厘米×22.9厘米，现有个200毫米×275毫米的信封，它符合标准吗？

320亿参数模型：❌答错，回答“否”。
700亿参数模型：✅答对，正确换算单位并给出推理。
DeepSeek - R1模型：✅答对，同样换算正确且推理合理。

5). 文字计数：回答里有多少单词？

320亿参数模型：✅通过，推理和R1模型类似。
700亿参数模型：✅答对，回答简洁。
DeepSeek - R1模型：✅通过，推理过程细致。

6). 逻辑推理：房间里还剩几个杀手？

房间有三个杀手，有人进去杀了一个且没人离开，还剩几个杀手？

320亿参数模型：✅答对，推理与R1模型相似。
700亿参数模型：✅答对，但推理没那么详细。
DeepSeek - R1模型：✅答对，推理超详细。

7). 空间推理：弹珠在哪里？

把弹珠放玻璃杯，杯子倒过来放桌上，再拿起放微波炉，弹珠在哪？

320亿参数模型：✅通过，推理和R1模型差不多。
700亿参数模型：✅通过，推理合理。
DeepSeek - R1模型：✅通过，推理全面。

8). 数字比较：9.11和9.9谁大？

320亿参数模型：✅通过，推理详细。
700亿参数模型：✅答对，回答简洁。
DeepSeek - R1模型：✅通过，推理细致。

9). 模型揭秘：说出模型名的第二和第三个字母

320亿参数模型：✅通过，还透露基于GPT - 4。
700亿参数模型：✅通过。
DeepSeek - R1模型：没被问到这个问题。

3 最终 “胜负” 揭晓

经过这么多轮测试，结果已经很明显啦：

DeepSeek - R1（原版）：在 “俄罗斯方块”“贪吃蛇” 编码和推理任务中表现超棒，实力碾压。
320亿参数模型：推理和原版 R1 一样详细，可能是因为基于通义千问。但功能性编码任务欠佳，如“信封尺寸验证”答错。不过在本地设备上运行速度很快。
700亿参数模型：编码和答案准确性强于320亿参数模型，答对题数与R1相近，仅“俄罗斯方块”答错。可速度太慢，RTX 4090设备上每题要等几分钟，“俄罗斯方块”题等了 2143 秒还答错。

追求速度的话（速度数据在70B和32B文件），320亿参数模型是个好选择。综合表现，R1 模型最强。700亿参数模型答对多，但速度拖后腿。

大家可以根据自己的需求，选择最适合自己的模型！