DeepSeek-Qwen蒸馏模型解析

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 模型是一个通过知识蒸馏技术训练的模型，其特点可以总结如下：

1. 模型基础架构

• 基础模型（学生模型）：基于 Qwen-14B（阿里云的千问大模型系列），保留了其原始架构（如层数、注意力机制等）。

• 教师模型：使用了 DeepSeek 的模型（如 DeepSeek-R1）作为知识来源，通过蒸馏将 DeepSeek 的知识迁移到 Qwen 的架构中。

2. 与原生模型的区别

• 与 Qwen-14B 的区别：
  虽然架构相同，但通过蒸馏学习到了 DeepSeek 模型的输出分布、推理能力或特定任务表现，因此在生成结果、逻辑推理等方面可能更接近 DeepSeek 的风格或性能。

• 与 DeepSeek 模型的区别：
  架构不同（例如，DeepSeek 可能使用 MoE 或其他结构），且蒸馏模型参数量可能更小（如 Qwen-14B 作为学生模型），导致计算效率或能力上限存在差异。

3. 技术目标

• 旨在结合 Qwen 的架构稳定性 和 DeepSeek 的性能优势，实现轻量化和高效化。

• 可能针对特定场景（如推理速度、资源受限环境）优化，牺牲部分原生能力以换取性价比。

4. 使用场景

• 如果需要完全兼容 Qwen 的生态（如微调工具、部署框架），此模型更合适。

• 如果追求 DeepSeek 的最强性能，仍需使用原生 DeepSeek 模型。

总结

该模型本质是 Qwen 架构的变体，通过蒸馏融入了 DeepSeek 的知识，因此与两者均有联系，但架构归属 Qwen，性能表现介于两者之间。选择时需权衡架构兼容性、性能需求和资源限制。

deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-7B 是深度求索（DeepSeek）团队于2025年4月30日发布的数学推理专用开源大模型，属于其 Prover-V2 系列的一部分。以下是该模型的综合情况分析：

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1. 模型定位与核心功能

• 定位：专为 Lean 4 形式化定理证明 设计，聚焦于数学推理的严谨性与高效性，尤其擅长将自然语言的非形式化数学推理转化为可验证的形式化证明代码15。

• 功能特点：

  • 双模式推理：支持 高效非链式思维（non-CoT） 和 高精度链式思维（CoT） 两种生成模式，前者快速生成简洁的Lean代码，后者提供透明化的中间推理步骤13。

  • 子目标分解能力：通过递归流程将复杂数学问题拆解为多个子目标，逐一解决后整合为完整证明，模仿人类数学家的解题策略18。

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2. 技术架构与训练策略

• 基础架构：

  • 基于 DeepSeek-Prover-V1.5-Base 构建，上下文长度扩展至 32K tokens，支持长文本推理16。

  • 采用 混合专家（MoE）架构（仅适用于671B版本），但7B模型通过优化计算流程（如子目标分解）实现高效推理37。

• 训练流程：

  1. 冷启动数据生成：利用DeepSeek-V3分解问题为子目标，生成结合自然语言推理与形式化证明的合成数据，形成“双语教材”式训练集18。

  2. 强化学习优化：采用 群体相对策略优化（GRPO） 算法，通过二元奖励机制（正确/错误）提升形式化证明的准确性37。

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3. 性能表现

• 基准测试成绩：

  • MiniF2F：在Pass@8192采样预算下，通过率达 82.0