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DeepSeek在R1基础上，用Qwen和Llama蒸馏了几个不同大小的模型，适配目前市面上对模型尺寸的最主流的几种需求。它没有自己搞，而是用了两个目前生态最强大，能力也最强大的开源模型架构。Qwen 和 Llama 的架构相对简洁，并提供了高效的权重参数管理机制，适合在大模型（如 DeepSeek-R1）上执行高效的推理能力蒸馏。蒸馏过程不需要对模型架构进行复杂修改，减少了开发成本。而且，直接在 Qwen 和 Llama 上进行蒸馏训练比从头训练一个同规模的模型要节省大量的计算资源，同时可以复用已有的高质量参数初始化。

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