DeepSeek?R1?Distill?Qwen?1.5B 完整釋義與合規須知

一句話先行
這是 DeepSeek?AI?把自家?R1?大模型?的知識，通過蒸餾壓縮進一套 Qwen?1.5B 架構 的輕量學生網絡，并以寬松開源許可證發布的模型權重。

---

1?|?名字逐段拆解

片段	意義	備注
DeepSeek	發布方 / 數據與訓練團隊	DeepSeek?AI 2024?年底起開放 R 系列權重與數據集
R1	Release?1 教師模型系列	官方已公開 R1?7B / R1?MoE?16B / R1?67B 等
Distill	蒸餾工藝	讓小模型模仿教師 logits / 隱層，保留知識、縮小體積
Qwen	學生模型骨架	采用 Qwen?family 的 tokenizer、RoPE、配置文件；與 Qwen?cpp / GGUF 生態兼容
1.5B	參數規模 ≈?1.5?billion	fp16 權重約?3?GB，本地單卡即可推理；量化后 <?2?GB

---

2?|?技術流程速覽

flowchart LRR1[DeepSeek?R1?67B 教師] -- 蒸餾 / 指標對齊 --> Qwen1.5B[Qwen?1.5B 學生]R1 -- RLHF + 處理指令數據 --> Qwen1.5BQwen1.5B -- 發布權重 / tokenizer --> 社區部署

1. 選擇骨架：社區成熟的 Qwen?1.5B（15 層、3200 維）作為學生架構，便于復用 tokenizer、gguf、量化工具。
2. 蒸餾階段：深度對齊 R1 的 logits + 監督微調 (SFT) + RLHF，以盡量保留數學、推理、指令跟隨能力。
3. 權重發布：以 MIT?或 Apache?2.0 / QianWen License v1（視倉庫而定）開源，并附 tokenizer config，用戶可直接用 Transformers / GGML / llama.cpp 推理。

---

3?|?推理資源與性能

精度	參數文件	≈?顯存占用*	QPS(單 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?|?許可證與合規

部分	常見 License	使用要點
教師權重（DeepSeek?R1）	MIT	需保留 LICENSE?MIT & copyright
學生權重（Distill）	多見 Apache?2.0 或 QianWen?v1	Apache 給專利豁免；QianWen 要求在發行物中提示來源「基于 Qwen」
代碼 (Trainer / 推理腳本)	MIT / Apache?2.0	可自由改動閉源，僅需保留版權頭

企業閉源商用：

• 保留 LICENSE 文件和 NOTICE（若是 Apache?2.0）。
• 若倉庫聲明 QianWen?v1，則需在產品文檔中注明「使用了 Qwen?1.5B 架構」。
• 建議 CI 中跑 cargo?about / pip?licenses 等自動生成第三方依賴清單，確保無 GPL/LGPL 傳染庫。

---

5?|?使用場景示例

場景	選用理由
邊緣設備本地推理	1.5?B 量級 <?2?GB 量化，可跑在 Jetson / Mac M2
私有知識嵌入 RAG	小模型+向量數據庫，整機常駐成本低
插件/移動端助理	OTA 下載快，授權文件體積小
教師?學生二次蒸餾	可繼續對齊自有大模型，作為微蒸餾種子

---

6?|?為何選 Qwen 作為骨架？

1. Tokenizer：Qwen 字符集兼容中英混合與代碼，可降低多語言碎片化。
2. 推理工具鏈成熟：qwen.cpp、ollama?qwen、ggml?qwen 已社區化；對量化 / LoRA 適配良好。
3. MIT?compatible 權限：模型結構專利負擔低，和 DeepSeek 的 MIT/Apache 授權無沖突。

---

7?|?與其他蒸餾小模型對比

名稱	教師	學生架構	規模	開源許可	備注
DeepSeek?R1?Distill?Qwen?1.5B	DeepSeek R1	Qwen	1.5?B	MIT / Apache or Qwen?lic	數學/推理表現突出
Phi?2?Qwen?1.5B	Phi?2	Qwen	1.5?B	MIT	微軟英語閱讀理解強
MiniCPM?2B?dpo	CPM?Bee	Llama?2 變體	2?B	Apache?2.0	中文對話佳
TinyLlama?1.1B?Chat	自訓	Llama?1 改	1.1?B	Apache?2.0	輕量萬能型

---

結語

DeepSeek?R1?Distill?Qwen?1.5B = “DeepSeek 教師知識 ? Qwen 小骨架”
它兼顧了 性能 / 體積 / 生態適配 三要素，對需要本地化推理或邊緣部署的團隊極具吸引力；企業只需按倉庫 LICENSE 要求保留版權與 NOTICE，即可放心閉源商用。

如果你想要快速體驗，可在 HuggingFace 或 Ollama 中搜索 “deepseek?r1?distill?qwen?1.5b”，1?2?行命令即可啟動本地聊天。