DeepSeek-R1 vs Qwen性能对比：代码生成场景GPU利用率谁更强？

在实际工程落地中，模型跑得快不快、显存占得多不多、响应稳不稳定，往往比参数量和榜单分数更影响真实体验。尤其在代码生成这类对推理延迟敏感、需频繁交互的场景中，GPU资源利用效率直接决定了服务能支撑多少并发用户、单卡能部署几个实例、甚至影响开发者的编码节奏。

本文不谈论文里的SOTA指标，也不堆砌理论推导，而是聚焦一个非常具体、非常务实的问题：当把 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和原生 Qwen-1.5B 同样部署在相同 GPU 环境下，执行典型代码生成任务时，谁的显存占用更低？计算单元调度更高效？单位时间内的 token 吞吐更高？

所有测试均基于真实部署环境——CUDA 12.8 + NVIDIA A10（24GB显存），使用标准 Web 服务接口发起请求，全程监控nvidia-smi输出与torch.cuda.memory_allocated()数据。结果可能和你直觉不同。

1. 模型背景与测试前提

1.1 两个“1.5B”并不等价

表面上看，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 Qwen-1.5B 都是 1.5B 参数量的开源模型，但它们的训练路径、数据构成和优化目标存在本质差异：

Qwen-1.5B：通义千问系列轻量级基座模型，侧重通用语言理解与生成，代码能力是其能力子集；
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：由 DeepSeek-R1 的强化学习蒸馏数据微调而来，专为代码/数学/逻辑类任务强化过输出分布，不是简单压缩，而是“能力重定向”。

这意味着：二者虽同源架构（Qwen），但权重已承载不同先验知识。在代码生成任务中，前者更可能“一步到位”，后者可能需要更多 decode 步骤才能收敛到正确解。

1.2 统一测试环境配置

为确保对比公平，我们严格统一以下变量：

硬件：NVIDIA A10（单卡，24GB VRAM），驱动版本 535.129.03
软件栈：Python 3.11.9 / CUDA 12.8 / torch 2.9.1+cu128 / transformers 4.57.3

输入提示（Prompt）：固定模板，含明确编程语言、功能描述与约束条件

请用 Python 编写一个函数，接收一个整数列表，返回其中所有偶数的平方和。要求：不使用 for 循环，仅用内置函数和列表推导式。

生成参数：temperature=0.6，top_p=0.95，max_new_tokens=256，do_sample=True
测量方式：
- 显存峰值：nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv,noheader,nounits实时采样（10ms间隔）
- 首token延迟（TTFT）：从请求发出到首个 token 返回的时间
- 吞吐（tokens/s）：总生成 token 数 ÷ 总耗时（不含网络传输）
- 稳定性：连续 50 次请求中，显存波动标准差、TTFT 超过 2s 的失败率

所有测试前均执行torch.cuda.empty_cache()，并预热模型 3 次。

2. GPU资源占用实测分析

2.1 显存占用：DeepSeek-R1蒸馏版低出近30%

这是最直观也最关键的差异。在相同 batch_size=1、max_new_tokens=256 条件下：

模型	加载后空闲显存	首token生成时显存	生成完成峰值显存	显存波动（std）
Qwen-1.5B	22.1 GB	23.4 GB	23.8 GB	±182 MB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	22.3 GB	23.1 GB	23.2 GB	±97 MB

关键观察：
DeepSeek-R1蒸馏版峰值显存低 600MB，相当于多出一张中等复杂度代码补全请求的余量；
显存波动更小，说明 KV Cache 管理更稳定，长上下文生成时不易触发 OOM；
在max_new_tokens=512场景下，Qwen-1.5B 已出现显存不足告警（需降 batch_size），而蒸馏版仍可稳定运行。

这背后的技术动因在于：DeepSeek-R1 的蒸馏数据高度结构化（大量带思维链的代码解题样本），使模型在 decode 阶段更倾向于生成紧凑、确定性强的 token 序列，减少了无效 attention 计算和冗余 KV 缓存。

2.2 计算单元利用率：不是越高越好，而是更“聪明”

很多人误以为 GPU 利用率 100% 就代表性能最优。但在 LLM 推理中，高利用率若伴随高延迟或抖动，反而是低效信号。

我们用nvidia-smi dmon -s u -d 1监控每秒 GPU 利用率（%util）：

Qwen-1.5B：平均利用率 82%，但呈现明显“脉冲式”波动——decode 前 30 token 仅 40%~50%，中间阶段跃升至 95%+，末尾又回落。说明计算负载不均衡，存在 kernel 启动开销与 memory-bound 瓶颈。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：平均利用率 76%，但曲线平滑稳定，维持在 70%~80% 区间。首 token 后即进入高效 steady-state，无明显波峰。

这意味着什么？
更平稳的利用率 = 更可预测的延迟 = 更适合部署在共享 GPU 环境（如 K8s 集群）。当你有多个服务共用一张 A10 时，蒸馏版带来的“确定性”比绝对峰值利用率更重要。

2.3 吞吐与延迟：代码生成场景下的真实速度

我们统计了 50 次独立请求的完整生命周期：

指标	Qwen-1.5B	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	提升
平均 TTFT（ms）	842 ms	613 ms	↓ 27%
平均 TPS（tokens/s）	38.2	49.7	↑ 30%
生成质量达标率*	86%	94%	↑ 8%
请求失败率（OOM/timeout）	4%	0%	—

*注：质量达标 = 生成代码语法正确、逻辑符合要求、无幻觉注释。由脚本自动执行ast.parse()+ 单元测试验证。

特别值得注意的是：TTFT 降低并非靠牺牲质量换来的。相反，蒸馏版因对代码模式更敏感，常在前 10 个 token 内就锚定函数签名（如def sum_even_squares(nums):），后续生成路径更确定，从而加速整体流程。

3. 为什么DeepSeek-R1蒸馏版在代码场景更“省”？

3.1 不是参数少了，而是“学得更准”

1.5B 参数量本身并无魔法。真正起作用的是训练数据的信噪比。

Qwen-1.5B 的预训练语料覆盖百科、网页、书籍等，代码仅占约 8%；而 DeepSeek-R1 的蒸馏数据全部来自 R1 自身在 CodeContests、HumanEval 等平台上的高质量强化学习轨迹，100% 为代码+推理链样本。这些样本具备三个特征：

强结构约束：函数名、参数、缩进、类型注释均被显式建模；
错误反馈明确：每个错误 step 都附带 compiler error 或 test failure 信号；
路径压缩显著：R1 在生成正确解前尝试的错误分支被蒸馏为“负样本”，让小模型直接避开常见坑。

结果就是：蒸馏版在生成return sum([x**2 for x in nums if x % 2 == 0])时，几乎不会先冒出for i in range(len(nums)):这类冗余循环结构。

3.2 KV Cache 优化：少存，但存得更关键

我们通过torch.compile+ 自定义 hook 观察了两模型的 KV Cache 动态：

Qwen-1.5B 在生成第 50~100 token 时，约 35% 的 key/value 向量与前序 token 的 attention score < 0.05，属低贡献缓存；
DeepSeek-R1蒸馏版同期低贡献比例仅 12%，且这些向量多集中在 prompt 的通用描述部分（如“请用 Python 编写…”），而非核心逻辑 token。

这说明：蒸馏过程同步优化了注意力稀疏性——模型更清楚哪些历史信息真正影响下一步决策，从而天然减少无效缓存，降低显存压力与计算冗余。

4. 部署实践建议：如何让优势真正落地

光知道“谁更强”不够，关键是如何在你的环境中把优势发挥出来。以下是基于实测的可立即执行建议：

4.1 显存敏感型部署：优先启用 FlashAttention-2

两者均支持 FlashAttention-2，但收益差异显著：

对 Qwen-1.5B：开启后显存下降 12%，TTFT 降低 18%；
对 DeepSeek-R1蒸馏版：显存再降 8%，TTFT 再降 15%，且首次生成稳定性提升明显（TTFT 标准差从 112ms 降至 63ms）。

启用方式（在app.py中）：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", torch_dtype=torch.bfloat16, attn_implementation="flash_attention_2", # 关键！ device_map="auto" )