DeepSeek-R1-Distill-32B — дистиллированная модель, построенная на базе Qwen2.5-32B вобравшая в себя лучшие reasoning-алгоритмы DeepSeek-R1 и экспертные знания. Она устанавливает новые рекорды среди открытых dense-моделей по ряду reasoning-бенчмарков: AIME 2024–72.6%, MATH-500–94.3% и т.д. Модель практически ничем не уступает дистиллированной версии в 70 млрд параметров, а по некоторым тестам даже превосходит ее.
Технически модель предназначена для решения задач экспертного уровня: сложные математические вычисления, генерация и анализ кода, научные исследования, обработка длинных и сложных контекстов. DeepSeek-R1-Distill-32B может быть интегрирована в корпоративные системы, облачные сервисы и платформы для автоматизации интеллектуального труда. В пользовательских сценариях модель незаменима для построения экспертных систем, научных ассистентов, платформ для автоматизации сложных бизнес-процессов и образовательных решений, требующих хороших объяснений в ответе.
DeepSeek-R1-Distill-32B — выбор для тех, кто ищет максимальную производительность среди открытых моделей без необходимости перехода к самым тяжеловесным системам.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 1,13 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 144,97 ₽ | 1,72 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 1,47 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 1,22 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 1,72 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 211,77 ₽ | 1,64 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,22 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 1,84 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,09 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,83 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 341,77 ₽ | 1,64 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 367,41 ₽ | 2,04 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 3,84 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 423,04 ₽ | 3,38 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 7,32 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
4 | 144,97 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 1,02 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 211,77 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 1,40 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,39 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 341,77 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 367,41 ₽ | 1,60 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 1,44 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 3,40 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 423,04 ₽ | 2,94 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 2,29 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 6,88 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
8 | 2,89 | Запустить | |||
131 072 |
1 | 423,81 ₽ | 2,03 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 2,49 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 2,49 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 514,59 ₽ | 1,39 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
6 | 521,74 ₽ | 1,62 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 671,74 ₽ | 2,88 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 2,49 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 3,29 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 5,98 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.