分别基于Ubuntu22.04, Macbook Pro M芯片模型测试：

ubuntu配置：	Macbook Pro
CPU: 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700KF 显卡： NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 12GB 内存：80G 系统版本：Window11 WSL Ubuntu 22.04.5 LTS	CPU:  Apple M1 Max 显卡：Apple M1 Max Metal 3 内存：32G 系统版本：14.6.1

Macbook Pro M芯片性能测试：

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-GGUF 测试结果：

model	size	params	backend	threads	test	t/s
llama 8B Q2_K - Medium	3.07 GiB	8.03 B	Metal,BLAS	8	pp512	487.43 ± 0.24
llama 8B Q2_K - Medium	3.07 GiB	8.03 B	Metal,BLAS	8	tg128	49.33 ± 0.09

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF 测试结果：

model	size	params	backend	threads	test	t/s
qwen2 14B Q2_K - Medium	5.37 GiB	14.77 B	Metal,BLAS	8	pp512	257.18 ± 0.12
qwen2 14B Q2_K - Medium	5.37 GiB	14.77 B	Metal,BLAS	8	tg128	27.45 ± 0.10

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF 测试结果：

model	size	params	backend	threads	test	t/s
qwen2 32B IQ2_XXS - 2.0625 bpw	8.40 GiB	32.76 B	Metal,BLAS	8	pp512	99.51 ± 0.15
qwen2 32B IQ2_XXS - 2.0625 bpw	8.40 GiB	32.76 B	Metal,BLAS	8	tg128	13.58 ± 0.01

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B-GGUF 测试结果：

Model	Size	Params	Backend	Threads	Test	t/s
LLaMA 70B Q2_K - Medium	24.79 GiB	70.55 B	Metal,BLAS	8	pp512	6.3 ± 0.08
LLaMA 70B Q2_K - Medium	24.79 GiB	70.55 B	Metal,BLAS	8	tg128	00.00 ± 0.00

Ubuntu 22.04 性能测试：

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B-GGUF 测试结果：

Model	Size	Params	Backend	NGL	Test	T/s
llama 8B Q2_K - Medium	3.07 GiB	8.03 B	CUDA	99	pp512	4371.47 ± 8.21
llama 8B Q2_K - Medium	3.07 GiB	8.03 B	CUDA	99	tg128	122.44 ± 0.09

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF 测试结果：

Model	Size	Params	Backend	NGL	Test	T/s
qwen2 14B Q2_K - Medium	5.37 GiB	14.77 B	CUDA	99	pp512	2411.33 ± 6.56
qwen2 14B Q2_K - Medium	5.37 GiB	14.77 B	CUDA	99	tg128	67.53 ± 0.15

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF 测试结果： 

Model	Size	Params	Backend	NGL	Test	T/s
qwen2 32B IQ2_XXS - 2.0625 bpw	8.40 GiB	32.76 B	CUDA	99	pp512	1204.93 ± 83.32
qwen2 32B IQ2_XXS - 2.0625 bpw	8.40 GiB	32.76 B	CUDA	99	tg128	41.92 ± 0.17

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B-GGUF 测试结果：

Model	Size	Params	Backend	NGL	Test	T/s
llama 70B Q2_K - Medium	24.79 GiB	70.55 B	CUDA	99	pp512	37.18 ± 0.16
llama 70B Q2_K - Medium	24.79 GiB	70.55 B	CUDA	99	tg128	1.31 ± 0.00

参数解释：

标题	解释
模型 (Model)	使用的模型名称和版本
大小 (Size)	模型的内存占用，单位是GiB (Gibibytes)
参数 (Params)	模型的参数数量，单位是B (Billion)
后端 (Backend)	模型运行所使用的计算后端 (例如Metal, BLAS)
线程 (Threads)	使用的线程数量
GPU数量(NGL)	Number of GPU Layer,分给GPU的层数用来计算
测试 (Test)	运行测试的类型，例如pp512 (测试512 token)或tg128 (测试128 token) pp512: Prompt Processing 处理512 token提示词 tg128: Text Generation 生成长度为128 token文本
每秒处理标记数 (t/s)	每秒处理的token数量 (tokens per second)

测试结果：

在两台机器上，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B，14B, 32B 都可以正常使用，通过 T/s  结果可以看出来，只有70B 在两台机器上虽然可以运行，但根本无法使用。大家根据自己的机器配置，选择合适的模型。

模型资源下载地址：

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

测试项目llama.cpp