DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
Was die kleinen Distill-Modelle nicht haben: das vollständige Reasoning-Muster der R1-Linie auf Edge-Tauglichem Footprint. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B bringt 7,6 Mrd. Dense-Parameter auf Qwen-2.5-Math-7B-Basis, 128.000 Tokens Kontext, MIT-Lizenz und läuft lokal als Unsloth-GGUF auf Consumer-Hardware.
- Open Weights
- Edge
- llama.cpp
- Text
- Instruction-Tuned
- Batch
Sovereign Risk: MEDIUM TODO
Schlüsselmetriken
Score · Latenz · Kosten · Qualität
- Total Score Standard
- 42.58
- Routine
- 27.08
- Reasoning
- 15.5
- LLM Judge Avg
- 1.8 / 5
- 100 Coverage
- Avg Task Duration
- 110.66s
- Batch
- Token Rate
- 29.27tok/s
- Output Rate
- P95 Latency
- 663.47s
- Top 5 %
- Total Tokens
- 158800
- Output Volume
- Cost per 1K
- $0
- USD / 1K Requests
- Benchmark Cost
- $0
- Total · 158800 tok
Benchmark-Module
10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
Bestes Modell
Ø Alle Modelle
Code Quality
32
CLI Benchmark
57.78
Logical Reasoning
41.38
UX Writing
45.25
Documentation
40.45
Content Transform.
43.52
Cultural Intelligence
45.3
Synthesis Quality
Tool Execution
ToolUse Score
Benchmark Cost
$0
Token-Effizienz & Latenz
Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian