​​DeepSeek蒸馏版本是通过知识蒸馏技术将原版大模型（如6710亿参数的DeepSeek-R1）的推理能力迁移至更小参数量模型（如Qwen、Llama架构）的轻量化方案，显著降低硬件门槛的同时保留核心逻辑推理能力。​​其核心亮点包括：​​①以R1为“教师模型”生成高质量训练数据；②通过损失函数微调学生模型参数；③支持1.5B至70B等多规格适配不同场景​​。

知识蒸馏的本质是能力传承。教师模型R1对输入数据（如数学问题、代码片段）的处理结果会作为“标准答案”，学生模型（如Qwen-7B）通过对比自身输出与教师输出的差异，逐步调整参数以逼近R1的推理逻辑。例如，在分类任务中，学生模型会模仿教师模型输出的概率分布，而非简单复制结果，从而学习到深层的推理模式。

蒸馏版本的优势在于平衡性能与成本。以7B参数模型为例，仅需消费级显卡（如16GB显存）即可部署，适用于教育辅导、客服对话等轻量化场景。而70B版本虽参数缩减90%，仍能处理复杂规划任务，但响应速度更快。量化技术的结合进一步优化显存占用，例如INT4量化版模型大小可压缩至4.7GB，适配移动端或边缘计算。

选择蒸馏版本需权衡需求。若追求极致性能且具备高端算力（如昇腾910B集群），原版R1仍是首选；若需快速响应或资源有限，蒸馏版能以更低成本实现80%的核心能力。开发者可通过Hugging Face或Ollama等平台获取不同规格模型，灵活适配业务场景。