DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

Fiche modèle · DeepSeek · deepseek-r1-distill-qwen-32b

DeepSeek-R1 is the first-generation reasoning model built atop DeepSeek-V3 (671B total parameters, 37B activated per token). It incorporates large-scale reinforcement learning (RL) to enhance its chain-of-thought and reasoning capabilities, delivering strong performance in math, code, and multi-step reasoning tasks.

Fiches modèles

Identité

Organisation	DeepSeek
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-01-20
Licence	mit
Licence commerciale	oui
Licence open source	oui
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	text
Fenêtre de contexte	131 072
KV cache / token (Q8)	131.1 ko/token
Paramètres totaux	32.8 B
Paramètres actifs (session)	32.8 B
Source des paramètres actifs	actifs = total (modèle dense, config HF (deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B)) ; total : config Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B)
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	14 800 000 000 000
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:28.174899Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:39.393193Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/deepseek-r1-distill-qwen-32b

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
math	0.90
physics	0.60
reasoning	0.70
general	0.70
biology	0.60
chemistry	0.60
code	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
aime-2024	math	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:04:39.403410Z
gpqa	reasoning	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:04:39.413171Z
livecodebench	reasoning	0.57	1.00	0.57	non	oui	2026-11-04T06:04:39.418263Z
math-500	math	0.94	1.00	0.94	non	oui	2026-11-04T06:04:39.423117Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	196	—	8.06	1	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04