Gitee AI 联合沐曦首发全套 DeepSeek R1 千问蒸馏模型，全免费体验！

近日，国内领先的开发者服务平台Gitee AI与高性能计算解决方案提供商沐曦宣布，正式联合推出全套DeepSeek R1千问蒸馏模型，并面向全球开发者及企业用户提供全免费的体验服务。这一举措不仅填补了国内在轻量化、高性能大语言模型领域的空白，更为广大开发者提供了一个零门槛、高效率的AI开发工具，助力AI技术在各行各业的快速落地。

一、背景与意义：轻量化模型成为AI应用落地的关键

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，模型参数规模从亿级跃升至千亿级，性能得到了显著提升。然而，庞大的模型体积和计算需求也带来了诸多挑战：硬件成本高、推理速度慢、部署复杂度高，这些问题严重制约了AI技术在边缘设备、实时应用等场景的落地。

在此背景下，模型蒸馏技术应运而生。其核心思想是通过“教师-学生”架构，将大型模型的知识迁移到小型模型中，从而在保持较高性能的同时，大幅降低模型体积和计算需求。DeepSeek R1千问蒸馏模型正是这一技术的典型代表，它通过优化模型结构和训练策略，实现了在参数规模减少90%的情况下，性能损失不足5%的突破。

Gitee AI与沐曦的此次合作，正是看中了蒸馏模型在AI应用落地中的关键作用。通过提供全套DeepSeek R1千问蒸馏模型，双方希望降低开发者使用AI技术的门槛，推动AI技术在更多场景的普及。

二、DeepSeek R1千问蒸馏模型的技术亮点

1. 极致轻量化，适配多种硬件

DeepSeek R1千问蒸馏模型的核心优势在于其极致的轻量化设计。原版千问模型参数规模超过100亿，而蒸馏后的R1模型参数规模仅约10亿，体积缩小至原来的1/10。这一设计使得模型能够轻松部署在边缘设备、移动端甚至低端服务器上，极大拓展了AI技术的应用场景。

例如，在智能客服场景中，传统大模型因响应延迟高而难以满足实时交互需求，而R1模型凭借其轻量化特性，可实现毫秒级响应，显著提升用户体验。

2. 高性能保留，关键指标媲美原版

轻量化并不意味着性能妥协。DeepSeek R1通过以下技术手段，在参数规模大幅减少的情况下，仍保持了较高的性能：

• 动态注意力机制：优化注意力计算，减少无效计算，提升推理效率。
• 知识蒸馏强化：通过教师模型的软标签指导，学生模型能够更高效地学习知识。
• 量化友好设计：支持8位整数量化，进一步降低模型体积和计算需求，同时保持精度。

实测数据显示，R1模型在文本生成、问答、摘要等任务上的表现与原版千问模型差距不足5%，完全能够满足大多数业务场景的需求。

3. 全套工具链支持，开发效率倍增

Gitee AI与沐曦不仅提供了模型本身，还配套了完整的开发工具链，包括：

• 模型转换工具：支持将模型转换为ONNX、TensorRT等主流格式，方便部署在不同硬件上。
• 量化工具：提供8位、4位量化方案，进一步压缩模型体积。
• 微调框架：基于PyTorch的轻量级微调框架，支持少量数据下的快速适配。

例如，开发者可通过以下代码快速完成模型量化：

from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch
# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gitee-ai/deepseek-r1-quant")
# 8位量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
# 保存量化后的模型
quantized_model.save_pretrained("quantized_deepseek_r1")

通过工具链的支持，开发者可大幅缩短模型部署周期，从数周缩短至数天。

三、全免费体验：降低AI技术使用门槛

此次Gitee AI与沐曦联合推出的DeepSeek R1千问蒸馏模型，最大的亮点在于其全免费的体验政策。无论是个人开发者、初创企业还是大型机构，均可通过Gitee AI平台免费下载模型、使用工具链，并获得技术支持。

这一政策对开发者而言意义重大：

• 零成本试错：开发者无需承担高昂的模型授权费用，可自由尝试模型在不同场景的应用。
• 快速验证想法：对于初创团队，免费模型可大幅降低AI产品的研发门槛，加速产品迭代。
• 技术普惠：推动AI技术从“少数人拥有”向“人人可用”转变，促进技术创新。

四、应用场景与实操建议

1. 智能客服：实时响应，提升用户体验

在电商、金融等行业，智能客服是提升服务效率的关键。传统大模型因响应延迟高而难以满足需求，而R1模型的轻量化特性使其成为理想选择。

实操建议：

• 使用微调框架，基于行业问答数据对模型进行快速适配。
• 部署在沐曦的高性能GPU上，实现并发处理。

2. 边缘计算：赋能物联网设备

在工业检测、智能家居等场景，设备通常计算资源有限。R1模型可部署在边缘设备上，实现本地化AI推理。

实操建议：

• 使用量化工具将模型转换为8位格式，进一步降低计算需求。
• 结合沐曦的异构计算平台，优化模型在嵌入式设备上的运行效率。

3. 内容生成：低成本、高效率

对于自媒体、营销等行业，R1模型可快速生成文案、摘要等内容，降低人力成本。

实操建议：

• 使用模型配套的API接口，集成到现有系统中。
• 通过少量数据微调，使模型生成内容更符合行业风格。

五、未来展望：轻量化模型成为主流

Gitee AI与沐曦的此次合作，不仅是一次技术突破，更是对AI技术发展趋势的精准把握。随着5G、物联网等技术的普及，轻量化、高性能的AI模型将成为主流。未来，双方计划进一步优化模型性能，支持更多语言和任务，并探索与更多硬件厂商的合作，构建开放的AI生态。

对于开发者而言，这是一个不容错过的机会。通过免费体验DeepSeek R1千问蒸馏模型，开发者可提前掌握未来AI开发的核心技能，在竞争中占据先机。

Gitee AI与沐曦的联合首发，标志着国内AI技术向轻量化、普惠化迈出了重要一步。全套DeepSeek R1千问蒸馏模型的免费体验，不仅为开发者提供了强大的工具，更为AI技术在各行各业的落地铺平了道路。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将不再高不可攀，而是成为每个人都能轻松使用的技术。立即访问Gitee AI平台，开启你的AI开发之旅吧！