测评维度 | DeepSeek-R1-7B表现 | DeepSeek-R1-14B表现 |
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资源需求(模型权重) | VRAM 12GB+,RAM 16GB+,存储10GB | VRAM 27GB+,RAM 64GB+,存储30GB |
资源需求(部署显存) | V100单卡、双卡及A100单卡、双卡均可部署 | V100单卡不可部署,V100双卡、A100单卡和双卡可部署 |
资源需求(并发性能) | 不同设备和并发设置下速率不同,如V100(32GB)*1,2048上下文、16并发时,速率632.5 tokens/s;A100(40GB)*1,8192上下文、32并发时,速率1490.2 tokens/s | 不同设备和并发设置下速率不同,如V100(32GB)*2,2048上下文、16并发时,速率574.6 tokens/s;A100(40GB)*1,2048上下文、16并发时,速率586.8 tokens/s |
DeepSeek-R1-7B模型:
优点:资源需求低,单卡V100或A100即可满足部署需求,显存占用低,适合中低成本硬件环境。在lmdeploy和vLLM部署方式下,推理速度较快,显存占用稳定。在逻辑推理、哲学伦理、语言理解和知识广度等方面表现稳定,能够满足大多数生产场景的需求。
缺点:在处理高度复杂的任务时,推理速度可能会逐渐变慢。
DeepSeek-R1-14B模型:
优点:在保持相对亲民的硬件需求(单卡A6000可运行)的同时,已经能够胜任代码生成、文案创作等专业级任务。在处理复杂任务时,能够提供更优质的服务。
缺点:对硬件的要求相对较高,需要高端的GPU,如A100/H100才能发挥出最佳性能。在资源需求上,14B模型需要更多的显存和内存,对硬件成本的要求更高。
性价比:DeepSeek-R1-7B模型在资源需求和性能之间取得了较好的平衡,是性价比最高的模型。如果应用场景对模型性能要求不是极高,且对成本较为敏感,如一些对推理速度要求不苛刻、处理简单任务的场景,DeepSeek-R1-7B模型是更好的选择。
性能需求:如果应用场景对模型能力要求较高,如需要处理复杂逻辑推理、多模态融合等任务,且硬件资源能够满足需求,DeepSeek-R1-14B模型能够提供更强大的性能。
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