DeepSeek R1 Distill 32BvsQwQ 32B
Confronto completo tra DeepSeek R1 Distill 32B (32B parametri, DeepSeek) e QwQ 32B (32B, Alibaba). VRAM richiesta per quantizzazione, token/secondo misurati su 4 GPU di riferimento, verdetto per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutte le cifre sono calcolate dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | DeepSeek R1 Distill 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| Parametri | 32B | 32B |
| Famiglia | DeepSeek | Qwen |
| Autore | DeepSeek | Alibaba |
| Origine | CN | CN |
| Licenza | MIT | Apache 2.0 |
| Contesto | 32 768 token | 131 072 token |
| Data di uscita | gennaio 2025 | marzo 2025 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | DeepSeek R1 Distill 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 19 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 23 GB | 23 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 35 GB | 35 GB |
| FP16 (qualità massima) | 64 GB | 64 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 32 GB | 32 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | DeepSeek R1 Distill 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
DeepSeek R1 Distill 32B
Il miglior modello di ragionamento open-weight accessibile.
- Ragionamento passo passo esplicito
- Eccellente in matematica e scienze
- Contesto 32k
- Licenza MIT
- Molto verboso (token di pensiero)
- Più lento a rispondere
Installazione
QwQ 32B
Modello di ragionamento RL con licenza Apache 2.0. AIME24 79.5, MATH-500 90.6. Concorrente diretto di DeepSeek R1.
- Concorrente diretto di R1
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Verboso in modalità thinking
- YaRN richiesto oltre 8k
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): DeepSeek R1 Distill 32B o QwQ 32B?
Su una RTX 4090, DeepSeek R1 Distill 32B gira in Q5_K_M (~30 tok/s), QwQ 32B in Q5_K_M (~30 tok/s). In termini di puro throughput, QwQ 32B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
Entrambi richiedono la stessa quantità di VRAM in Q4 (19 GB). La scelta dipende quindi dalla licenza o dalla qualità percepita.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
DeepSeek R1 Distill 32B è sotto licenza MIT — l'uso commerciale è libero. QwQ 32B è distribuito sotto licenza Apache 2.0 — anch'esso libero. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : DeepSeek R1 Distill 32B (32B). Più capace : DeepSeek R1 Distill 32B (32B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.