DeepSeek-R1蒸馏的Qwen-32B模型与QwQ-32B模型全面性能对比哪个更强

硬件受限条件下，两款32B参数模型的深度对比评测：QwQ-32B vs DeepSeek蒸馏版

由于手头硬件资源有限，为确保测试流程更为顺畅，本次特意挑选了两款32B参数规模的模型，统一采用4-bit量化方式加载运行。关键超参数均按照官方推荐值进行配置，例如temperature设为0.6。为防止输出内容中途截断，两个模型的最大输出tokens均设置为32K——这一尺度恰好能满足完整思维链输出的需求。推理代码保持完全一致，仅针对模型本身的差异（如模型路径）进行调整。这样的对比设计能让结果更加客观、更具可比性。

上图显示的是DeepSeek-R1的Qwen-32B蒸馏模型加载完成后的显存占用情况，与之前介绍的QwQ-32B模型加载后的数据基本一致。下面就来直观对比这两款大模型在实际问题上的输出质量与稳定性。

问题1：9.11和9.9哪一个更大？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B回答

DeepSeek的回答表现不太稳定，有时会突然输出一个极为简短的结果——几乎未经过推理过程，且答案存在错误。上图中展示的是第二次生成的内容。这种不稳定性在后续多次测试中频繁出现。

QwQ-32B的回答

QwQ-32B的回答始终稳定，未出现翻车情况。对比两者的推理过程可以发现：DeepSeek倾向于使用多种计算方式来核验结果是否一致；而QwQ则更注重准确理解题目中各个语义要素，甚至会主动考虑用户输入是否存在笔误的可能性。

问题2：陨石为什么总是落在陨石坑里？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B回答

DeepSeek的回答未能抓住该问题的核心——因果倒置。原命题本身是典型的“因果颠倒”逻辑陷阱，但DeepSeek并未识别出来。

QwQ-32B的回答

QwQ-32B一针见血地指出了“因果倒置”这一关键点，在此类逻辑辨析能力上明显优于DeepSeek。

问题3：等红灯是在等红灯还是在等绿灯？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B回答

这道题有一定绕口性，结果DeepSeek回答时直接卡住，变成了对原问题的重复，只能强制复位重新生成。

重新回答

重新回答之后，结论变得较为清晰，能够自圆其说。

QwQ-32B的回答

QwQ-32B的回答依然保持稳定，同样能够自圆其说。而且它那种“喜好揣测提问者意图”的倾向再次显现——例如专门提到了“可能的误解”等细节分析。

问题4：很多人说看不到未来。那么他究竟有没有看到未来？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B回答

DeepSeek第一次简单拒绝了回答，第二次直接陷入了循环重复。显存占用方面则表现正常。

QwQ-32B的回答

考虑到原问题表述可能不够清晰，修改措辞后再次提问。

问题5：我们经常听到有人说：“我看不到未来”。那么他究竟有没有看到未来呢？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B回答

面对这个问题，DeepSeek再次显得有些力不从心，草草结束了对话。可见其稳定性确实存在明显短板——这进一步印证了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B不太适合直接部署到生产环境。

QwQ-32B的回答

输出依然非常稳定，效果完全达到预期表现。

综合来看，尽管本次测试算不上极其严谨的测评，但从整体表现中已能看出明显的差异。如果计划低成本进行本地大模型部署，从性价比角度衡量，QwQ-32B无疑是更优的选择。

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