DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B представляет собой компактную 8-миллиардную модель, полученную путём дистилляции знаний и умений рассуждать от флагманской DeepSeek-R1-0528 в базовую модель Qwen3 8B. Эта модель использует архитектуру, идентичную Qwen3-8B, но с токенайзером от DeepSeek-R1-0528, что обеспечивает совместимость с более продвинутыми возможностями мышления. Модель демонстрирует исключительные результаты, достигая 86.0% на AIME 2024, что превосходит базовую Qwen3 8B на 10% и соответствует производительности значительно более крупной Qwen3-235B-thinking. Эти результаты и ряд других показателей на бенчмарках позволяют модели занять лидирующие позиции среди open-source моделей своего класса.
Модель представляет собой хороший пример качественной реализации процедуры дистилляции. Цепочки мыслей от DeepSeek-R1-0528 были успешно перенесены в более компактную архитектуру, что открывает новые возможности для академических исследований и промышленной разработки небольших специализированных моделей. Компактный размер в 8B параметров делает модель доступной для развертывания на менее мощном оборудовании, сохраняя при этом высокое качество рассуждений.
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B отлично подходит для образовательных приложений, небольших исследовательских проектов, и в целом для ситуаций, когда требуется хорошая модель настроенная отвечать в стиле рассуждений, но нет возможности развернуть крупные reasoning модели.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Эндпоинт — это сервер с предустановленным программным обеспечением, с помощью которого автоматически скачиваются веса нейросети и запускается OpenAI-совместимый API для обращений к серверу.
Частный эндпоинт создается в проекте пользователя, принадлежит пользователю монопольно и тарифицируется за каждую конфигурацию сервера в соответствии с нашими инфраструктурными тарифами.
Мы рекомендуем создание частных эндпоинтов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,79 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,64 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 2,30 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 99.76 | 1,90 | Запустить | |
131 072 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,90 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 141,77 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 162,57 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,89 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 211,77 ₽ | 3,63 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 341,77 ₽ | 3,62 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 367,41 ₽ | 4,33 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 7,59 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 423,04 ₽ | 6,72 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 13,78 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,07 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,38 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 211,77 ₽ | 3,01 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,98 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 341,77 ₽ | 3,01 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 367,41 ₽ | 3,72 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 6,87 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 423,04 ₽ | 6,11 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 13,06 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.