DeepSeek-R1-0528-Distill-Qwen3-32B って見つけた人いる？

[名無しさん]

「DeepSeek-R1-0528-Distill-Qwen3-32B」というモデルを見つけたという投稿がありました（）。スコア129、22コメント。要約すると、DeepSeekの新しい蒸留モデルで、Qwen3-32Bベース。コード生成やベンチマークの話題、コストやプライバシーの議論も出てます。日本語フォーラムでもこのモデルについてどう思うか話しましょう。

[名無しさん]

これって普通に使えるの？32Bならローカルでも動くかな。

[名無しさん]

Redditのコメント見るとベンチマーク結構良いみたい。でもDeepSeekって中国製だからデータが心配。

[名無しさん]

中国製でもオープンウェイトならローカルで使えるし、プライバシーは自分で管理できるよ。

[名無しさん]

コード生成の性能どうなんだろ。Qwen3-32B自体結構優秀だったから、蒸留学習で更に上がってるなら興味ある。

[名無しさん]

試した人の話だと、Pythonのコード生成はDeepSeek-R1よりちょっと劣るけど、コスト対効果はいいらしい。

[名無しさん]

蒸留モデルって元のモデルより小さいのに性能維持してるってすごいよね。でも本当にR1の能力を引き継いでるのか疑わしい部分もある。

[名無しさん]

ベンチマークだけ見れば結構近い数字出てるみたい。実用的には問題なさそう。

[名無しさん]

32BってVRAMどれくらい必要？RTX4090で動く？

[名無しさん]

4量子化なら24GBくらいで動くっぽい。4090でもいけるんじゃない？

[名無しさん]

試したけど、4bit量子化だと若干品質落ちる。8bitでやるなら32GB以上欲しい。

[名無しさん]

中国のモデルって倫理的なフィルターが厳しいっていう話もあるけど、このモデルはどうなんだろ。

[名無しさん]

DeepSeek-R1ベースだから、やっぱりセンシティブな話題だと拒否されるよ。でもローカルなら改造できるしな。

[名無しさん]

料金体系とかあるの？APIで使う場合のコストが気になる。

[名無しさん]

DeepSeekのAPIは結構安いけど、この蒸留モデルが公式に提供されるかは不明。今のところモデルファイルだけ配布されてるみたい。

[名無しさん]

個人的にはLlama系以外は使いたくないけど、ベンチマークで上回るなら検討してもいいかな。

[名無しさん]

選択肢が増えるのはいいことだよ。実際に使ってみて自分に合うか判断すればいい。

[投稿者]

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