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1.5B迷你推理专家！DeepSeek-R1小模型大突破

【免费下载链接】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：基于大规模强化学习与预训练的深度模型，具备卓越推理能力，支持数学、编程等领域任务。经蒸馏后模型体积更小，性能优异，适用于研究社区，助力探索LLM推理潜能。项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

大语言模型领域再添新突破，DeepSeek推出仅有15亿参数的轻量级推理模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，在保持极小体积的同时实现了推理能力的显著跃升，为AI推理技术的轻量化应用开辟新路径。

当前AI行业正经历"大模型竞赛"与"轻量化需求"的双重驱动。一方面，千亿级参数模型不断刷新性能纪录；另一方面，终端设备部署、实时响应需求推动着小模型技术的突破。据行业报告显示，2024年边缘计算场景的AI模型需求同比增长187%，轻量化推理模型成为企业降本增效的关键。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B通过创新的蒸馏技术，将大模型的推理能力浓缩到15亿参数规模中。该模型基于Qwen2.5-Math-1.5B基座，利用DeepSeek-R1大模型生成的高质量推理数据进行微调，成功将复杂推理模式迁移至小模型架构。这种"以大育小"的技术路径，使迷你模型在数学推理、代码生成等专业领域表现出惊人能力。

在性能表现上，这款1.5B模型展现出越级挑战的实力。根据官方测试数据，其在MATH-500数据集上达到83.9%的pass@1准确率，AIME 2024竞赛题目的通过率达28.9%，远超同量级模型平均水平。特别值得注意的是，该模型在代码能力测试中获得954的Codeforces评分，相当于专业程序员入门水平，为嵌入式设备提供了前所未有的代码理解与生成能力。

这张对比图表清晰展示了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B与其他模型的性能差距。从图中可以看到，尽管参数规模仅为1.5B，但该模型在多个推理任务上的表现已经接近甚至超过一些更大规模的模型，尤其在数学和代码任务上展现出显著优势。这种"小而精"的特性，为资源受限环境下的AI应用提供了新可能。

该模型的推出将加速AI推理能力向边缘设备、嵌入式系统和低资源环境的普及。在教育领域，轻量化模型可实现本地部署的智能辅导系统；在工业场景，能够为边缘设备提供实时问题诊断能力；在移动应用中，则可实现离线可用的智能助手功能。尤为重要的是，MIT开源许可确保了商业应用的灵活性，降低了企业采用门槛。

【免费下载链接】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：基于大规模强化学习与预训练的深度模型，具备卓越推理能力，支持数学、编程等领域任务。经蒸馏后模型体积更小，性能优异，适用于研究社区，助力探索LLM推理潜能。项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B