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.

DeepSeek Version 1 Kommerzielle Nutzung erlaubt Dense 7.6 B (7.6 B aktiv) 128 K Context 06/2024 local getestet

  • 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

Rank #100

LLM Judge Avg
1.8
100 Coverage
Avg Task Duration
110.66
Batch
Token Rate
29.27
Output Rate
P95 Latency
663.47
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

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil