DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B 完整释义与合规须知
一句话先行
这是 DeepSeek‑AI 把自家 R1 大模型 的知识，通过蒸馏压缩进一套 Qwen‑1.5B 架构 的轻量学生网络，并以宽松开源许可证发布的模型权重。
1 | 名字逐段拆解
| 片段 | 意义 | 备注 |
|---|
| DeepSeek | 发布方 / 数据与训练团队 | DeepSeek‑AI 2024 年底起开放 R 系列权重与数据集 |
| R1 | Release‑1 教师模型系列 | 官方已公开 R1‑7B / R1‑MoE‑16B / R1‑67B 等 |
| Distill | 蒸馏工艺 | 让小模型模仿教师 logits / 隐层，保留知识、缩小体积 |
| Qwen | 学生模型骨架 | 采用 Qwen‑family 的 tokenizer、RoPE、配置文件；与 Qwen‑cpp / GGUF 生态兼容 |
| 1.5B | 参数规模 ≈ 1.5 billion | fp16 权重约 3 GB，本地单卡即可推理；量化后 < 2 GB |
2 | 技术流程速览
flowchart LRR1[DeepSeek‑R1‑67B 教师] -- 蒸馏 / 指标对齐 --> Qwen1.5B[Qwen‑1.5B 学生]R1 -- RLHF + 处理指令数据 --> Qwen1.5BQwen1.5B -- 发布权重 / tokenizer --> 社区部署
- 选择骨架：社区成熟的 Qwen‑1.5B（15 层、3200 维）作为学生架构，便于复用 tokenizer、gguf、量化工具。
- 蒸馏阶段：深度对齐 R1 的 logits + 监督微调 (SFT) + RLHF，以尽量保留数学、推理、指令跟随能力。
- 权重发布：以 MIT 或 Apache‑2.0 / QianWen License v1（视仓库而定）开源，并附 tokenizer config，用户可直接用 Transformers / GGML / llama.cpp 推理。
3 | 推理资源与性能
| 精度 | 参数文件 | ≈ 显存占用* | QPS(单 RTX 4090)** |
|---|
| fp16 | 3 ~ 3.5 GB | < 5 GB | 45‑55 tokens/s |
| GGUF Q4_K | ~ 1.8 GB | < 3 GB | 80+ tokens/s |
| GGUF Q8_0 | ~ 3 GB | < 4 GB | 60+ tokens/s |
4 | 许可证与合规
| 部分 | 常见 License | 使用要点 |
|---|
| 教师权重（DeepSeek‑R1） | MIT | 需保留 LICENSE‑MIT & copyright |
| 学生权重（Distill） | 多见 Apache‑2.0 或 QianWen v1 | Apache 给专利豁免；QianWen 要求在发行物中提示来源「基于 Qwen」 |
| 代码 (Trainer / 推理脚本) | MIT / Apache‑2.0 | 可自由改动闭源，仅需保留版权头 |
企业闭源商用：
- 保留 LICENSE 文件和 NOTICE（若是 Apache‑2.0）。
- 若仓库声明 QianWen‑v1，则需在产品文档中注明「使用了 Qwen‑1.5B 架构」。
- 建议 CI 中跑
cargo‑about / pip‑licenses 等自动生成第三方依赖清单，确保无 GPL/LGPL 传染库。
5 | 使用场景示例
| 场景 | 选用理由 |
|---|
| 边缘设备本地推理 | 1.5 B 量级 < 2 GB 量化，可跑在 Jetson / Mac M2 |
| 私有知识嵌入 RAG | 小模型+向量数据库，整机常驻成本低 |
| 插件/移动端助理 | OTA 下载快，授权文件体积小 |
| 教师‑学生二次蒸馏 | 可继续对齐自有大模型，作为微蒸馏种子 |
6 | 为何选 Qwen 作为骨架？
- Tokenizer：Qwen 字符集兼容中英混合与代码，可降低多语言碎片化。
- 推理工具链成熟：
qwen.cpp、ollama‑qwen、ggml‑qwen 已社区化；对量化 / LoRA 适配良好。 - MIT‑compatible 权限：模型结构专利负担低，和 DeepSeek 的 MIT/Apache 授权无冲突。
7 | 与其他蒸馏小模型对比
| 名称 | 教师 | 学生架构 | 规模 | 开源许可 | 备注 |
|---|
| DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B | DeepSeek R1 | Qwen | 1.5 B | MIT / Apache or Qwen‑lic | 数学/推理表现突出 |
| Phi‑2‑Qwen‑1.5B | Phi‑2 | Qwen | 1.5 B | MIT | 微软英语阅读理解强 |
| MiniCPM‑2B‑dpo | CPM‑Bee | Llama‑2 变体 | 2 B | Apache‑2.0 | 中文对话佳 |
| TinyLlama‑1.1B‑Chat | 自训 | Llama‑1 改 | 1.1 B | Apache‑2.0 | 轻量万能型 |
结语
DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B = “DeepSeek 教师知识 ✕ Qwen 小骨架”
它兼顾了 性能 / 体积 / 生态适配 三要素，对需要本地化推理或边缘部署的团队极具吸引力；企业只需按仓库 LICENSE 要求保留版权与 NOTICE，即可放心闭源商用。
如果你想要快速体验，可在 HuggingFace 或 Ollama 中搜索 “deepseek‑r1‑distill‑qwen‑1.5b”，1‑2 行命令即可启动本地聊天。
