DeepSeek R2 32BvsQwQ 32B
Vollständiger Vergleich zwischen DeepSeek R2 32B (32B Parameter, DeepSeek) und QwQ 32B (32B, Alibaba). Erforderlicher VRAM je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | DeepSeek R2 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| Parameter | 32B | 32B |
| Familie | DeepSeek | Qwen |
| Autor | DeepSeek | Alibaba |
| Herkunft | CN | CN |
| Lizenz | MIT | Apache 2.0 |
| Kontext | 128 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | — | März 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | DeepSeek R2 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 19 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 23 GB | 23 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 35 GB | 35 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 64 GB | 64 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 32 GB | 32 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | DeepSeek R2 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 Tok/s · Q8 | 12 Tok/s · Q8 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
DeepSeek R2 32B
Dichtes Reasoning-Modell mit 32B Parametern unter MIT-Lizenz. AIME: 92,7 %. Passt in Q4 in den Speicher einer RTX 4090.
- Dichtes Reasoning-Modell mit 32B Parametern unter MIT-Lizenz. AIME: 92,7 %. Passt in Q4 in den Speicher einer RTX 4090.
- 32 Milliarden Parameter
- MIT-Lizenz
Installation
QwQ 32B
RL-Reasoner Apache 2.0. AIME24 79.5, MATH-500 90.6. Direkter Konkurrent von DeepSeek R1.
- Direkter Konkurrent von R1
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Wortreich im Thinking-Modus
- YaRN erforderlich bei mehr als 8k
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: DeepSeek R2 32B oder QwQ 32B?
Auf einer RTX 4090 läuft DeepSeek R2 32B in Q5_K_M (~30 tok/s), QwQ 32B in Q5_K_M (~30 tok/s). Bei reinem Durchsatz, QwQ 32B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Beide benötigen in Q4 gleich viel VRAM (19 GB). Die Wahl richtet sich dann nach der Lizenz oder der wahrgenommenen Qualität.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
DeepSeek R2 32B ist unter MIT lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. QwQ 32B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : DeepSeek R2 32B (32B). Leistungsfähiger : DeepSeek R2 32B (32B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.