Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 14 млрд
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 янв 2025

Ссылки

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, разработанной deepseek-ai и подготовленной компанией Second State Inc.

2 691скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для текстового диалога и генерации ответов, а также может использоваться в локальных приложениях и сервисах на базе LlamaEdge. Для взаимодействия применяется шаблон запросов ChatML.

Модель содержит 14 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Доступны варианты квантизации Q2_K–Q8_0 и f16 размером примерно от 5,77 до 29,5 ГБ. Варианты с меньшим числом бит требуют меньше памяти, но могут заметно терять в качестве; README рекомендует Q4_K_M как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с небольшими потерями качества. Модель рассчитана на работу через llama.cpp и LlamaEdge, включая запуск как локального чат-приложения или API-сервиса.

Сильными сторонами являются большой контекст, возможность локального развертывания и широкий выбор компромиссов между размером, требованиями к ресурсам и качеством. Ограничения связаны с потерями качества при низкой квантизации и значительными требованиями к памяти для крупных вариантов. Сведения о поддерживаемых языках, точной архитектуре, назначении обучения и лицензии в README не указаны.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF

Original Model

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

Run with LlamaEdge

LlamaEdge version: v0.16.1

Prompt template

Prompt type: chatml

Prompt string

<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Context size: 128000

Run as LlamaEdge service

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_M.gguf \
  llama-api-server.wasm \
  --model-name DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 128000

Run as LlamaEdge command app

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_M.gguf \
  llama-chat.wasm \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 128000

Quantized GGUF Models

Name	Quant method	Bits	Size	Use case
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q2_K.gguf	Q2_K	2	5.77 GB	smallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	3	7.92 GB	small, substantial quality loss
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3	7.34 GB	very small, high quality loss
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	3	6.66 GB	very small, high quality loss
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_0.gguf	Q4_0	4	8.52 GB	legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4	8.99 GB	medium, balanced quality - recommended
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	4	8.57 GB	small, greater quality loss
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_0.gguf	Q5_0	5	10.3 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	5	10.5 GB	large, very low quality loss - recommended
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	5	10.3 GB	large, low quality loss - recommended
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q6_K.gguf	Q6_K	6	12.1 GB	very large, extremely low quality loss
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q8_0.gguf	Q8_0	8	15.1 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-f16.gguf	f16	16	29.5 GB

Quantized with llama.cpp b4519

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: b310b94