Lucie 7BvsDeepSeek R1 Distill 7B
Vollständiger Vergleich zwischen Lucie 7B (7B Parameter, OpenLLM-France) und DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). VRAM-Bedarf 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 | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Parameter | 7B | 7B |
| Familie | Lucie | DeepSeek |
| Autor | OpenLLM-France | DeepSeek |
| Herkunft | FR | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | MIT |
| Kontext | 4 096 Tokens | 32 768 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Januar 2025 | Januar 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 | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 5 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 6 GB | 6 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 9 GB | 9 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 16 GB | 16 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 8 GB | 8 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 | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 90 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 35 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 12 Tok/s · Q8 | 12 Tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 35 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
Ihr privates, kostenloses ChatGPT auf Ihrem Rechner in einer Stunde – mit LM Studio, Ollama, Open WebUI und Ihren Dokumenten, ganz ohne Cloud.
- Lebenslanger Online-Zugang
- PDF + Dateien
- Erstattung binnen 30 Tagen
Stärken und Schwächen
Lucie 7B
Souveränes französischsprachiges LLM, auf einem französischsprachigen Korpus trainiert.
- Vollständige französische Souveränität
- Öffentliche Trainingsdaten
- Ausgezeichnet in gehobenem Französisch
- Öffentliche Unterstützung (CNRS, LINAGORA)
- Nur 4k Kontext
- Weniger vielseitig als Mistral auf Englisch
Installation
DeepSeek R1 Distill 7B
Distilliertes Chain-of-Thought-Reasoning. Beeindruckend in Mathematik.
- Explizites CoT-Reasoning bei 7B
- MIT-Lizenz
- 32k Kontext
- Für seine Größe überraschend stark bei AIME/MATH
- Sehr ausführlich (Denk-Tokens)
- Schlechter als R1 32B bei komplexem logischem Schlussfolgern
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf der RTX 4090 (24 GB): Lucie 7B oder DeepSeek R1 Distill 7B?
Auf einer RTX 4090 läuft Lucie 7B in FP16 (~90 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B in FP16 (~90 tok/s). In reinem Durchsatz, DeepSeek R1 Distill 7B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Lucie 7B oder DeepSeek R1 Distill 7B: Welches Modell ist auf Französisch besser?
Für gehobenes Französisch (Texterstellung, Zusammenfassung, Übersetzung) Lucie 7B hat die Nase vorn – mit einem reichhaltigen französischsprachigen Korpus trainiert. Das andere Modell bleibt nutzbar, allerdings für weniger anspruchsvolle Anwendungen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Beide benötigen in Q4 gleich viel VRAM (5 GB). Die Entscheidung richtet sich dann nach der Lizenz oder der wahrgenommenen Qualität.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Lucie 7B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. DeepSeek R1 Distill 7B steht unter der MIT-Lizenz – ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Lucie 7B (7B). Leistungsfähiger : Lucie 7B (7B). 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.