| 测评维度 | DeepSeek-R1-7B表现 | DeepSeek-R1-14B表现 |
|---|---|---|
| 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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