DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B 完整释义与合规须知

一句话先行
这是 DeepSeek‑AI 把自家 R1 大模型 的知识，通过蒸馏压缩进一套 Qwen‑1.5B 架构 的轻量学生网络，并以宽松开源许可证发布的模型权重。

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1 | 名字逐段拆解

片段	意义	备注
DeepSeek	发布方 / 数据与训练团队	DeepSeek‑AI 2024 年底起开放 R 系列权重与数据集
R1	Release‑1 教师模型系列	官方已公开 R1‑7B / R1‑MoE‑16B / R1‑67B 等
Distill	蒸馏工艺	让小模型模仿教师 logits / 隐层，保留知识、缩小体积
Qwen	学生模型骨架	采用 Qwen‑family 的 tokenizer、RoPE、配置文件；与 Qwen‑cpp / GGUF 生态兼容
1.5B	参数规模 ≈ 1.5 billion	fp16 权重约 3 GB，本地单卡即可推理；量化后 < 2 GB

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2 | 技术流程速览

flowchart LRR1[DeepSeek‑R1‑67B 教师] -- 蒸馏 / 指标对齐 --> Qwen1.5B[Qwen‑1.5B 学生]R1 -- RLHF + 处理指令数据 --> Qwen1.5BQwen1.5B -- 发布权重 / tokenizer --> 社区部署

1. 选择骨架：社区成熟的 Qwen‑1.5B（15 层、3200 维）作为学生架构，便于复用 tokenizer、gguf、量化工具。
2. 蒸馏阶段：深度对齐 R1 的 logits + 监督微调 (SFT) + RLHF，以尽量保留数学、推理、指令跟随能力。
3. 权重发布：以 MIT 或 Apache‑2.0 / QianWen License v1（视仓库而定）开源，并附 tokenizer config，用户可直接用 Transformers / GGML / llama.cpp 推理。

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3 | 推理资源与性能

精度	参数文件	≈ 显存占用*	QPS(单 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

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4 | 许可证与合规

部分	常见 License	使用要点
教师权重（DeepSeek‑R1）	MIT	需保留 LICENSE‑MIT & copyright
学生权重（Distill）	多见 Apache‑2.0 或 QianWen v1	Apache 给专利豁免；QianWen 要求在发行物中提示来源「基于 Qwen」
代码 (Trainer / 推理脚本)	MIT / Apache‑2.0	可自由改动闭源，仅需保留版权头

企业闭源商用：

• 保留 LICENSE 文件和 NOTICE（若是 Apache‑2.0）。
• 若仓库声明 QianWen‑v1，则需在产品文档中注明「使用了 Qwen‑1.5B 架构」。
• 建议 CI 中跑 cargo‑about / pip‑licenses 等自动生成第三方依赖清单，确保无 GPL/LGPL 传染库。

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5 | 使用场景示例

场景	选用理由
边缘设备本地推理	1.5 B 量级 < 2 GB 量化，可跑在 Jetson / Mac M2
私有知识嵌入 RAG	小模型+向量数据库，整机常驻成本低
插件/移动端助理	OTA 下载快，授权文件体积小
教师‑学生二次蒸馏	可继续对齐自有大模型，作为微蒸馏种子

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6 | 为何选 Qwen 作为骨架？

1. Tokenizer：Qwen 字符集兼容中英混合与代码，可降低多语言碎片化。
2. 推理工具链成熟：qwen.cpp、ollama‑qwen、ggml‑qwen 已社区化；对量化 / LoRA 适配良好。
3. MIT‑compatible 权限：模型结构专利负担低，和 DeepSeek 的 MIT/Apache 授权无冲突。

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7 | 与其他蒸馏小模型对比

名称	教师	学生架构	规模	开源许可	备注
DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B	DeepSeek R1	Qwen	1.5 B	MIT / Apache or Qwen‑lic	数学/推理表现突出
Phi‑2‑Qwen‑1.5B	Phi‑2	Qwen	1.5 B	MIT	微软英语阅读理解强
MiniCPM‑2B‑dpo	CPM‑Bee	Llama‑2 变体	2 B	Apache‑2.0	中文对话佳
TinyLlama‑1.1B‑Chat	自训	Llama‑1 改	1.1 B	Apache‑2.0	轻量万能型

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结语

DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B = “DeepSeek 教师知识 ✕ Qwen 小骨架”
它兼顾了 性能 / 体积 / 生态适配 三要素，对需要本地化推理或边缘部署的团队极具吸引力；企业只需按仓库 LICENSE 要求保留版权与 NOTICE，即可放心闭源商用。

如果你想要快速体验，可在 HuggingFace 或 Ollama 中搜索 “deepseek‑r1‑distill‑qwen‑1.5b”，1‑2 行命令即可启动本地聊天。