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Qwen 3 14BvsDeepSeek R1 Distill Qwen 14B

Comparativo completo entre Qwen 3 14B (14 bilhões de parâmetros, Alibaba) e DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B, DeepSeek). VRAM necessária por quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — nada de copiar e colar entre páginas.

Em resumo

Característica Qwen 3 14B DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
Parâmetros 14B 14B
Família Qwen DeepSeek
Autor Alibaba DeepSeek
Origem CN CN
Licença Apache 2.0 MIT
Contexto 131 072 tokens 131 072 tokens
Data de lançamento abril de 2025 janeiro de 2025

Uso de memória

VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.

Quantização Qwen 3 14B DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
Q4_K_M (leve) 9 GB 9 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 11 GB 11 GB
Q8 (quase sem perdas) 16 GB 16 GB
FP16 (qualidade máxima) 28 GB 28 GB
RAM para execução somente na CPU 16 GB 16 GB

Velocidade estimada (tokens/segundo)

Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.

GPU de referência Qwen 3 14B DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
RTX 4090 (24 GB) 55 tok/s · Q8 55 tok/s · Q8
RTX 4080 (16 GB) 20 tok/s · Q8 20 tok/s · Q8
RTX 3060 12GB (12 GB) 6 tok/s · Q5_K_M 6 tok/s · Q5_K_M
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 20 tok/s · FP16 20 tok/s · FP16

Veredito por caso de uso

Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.

Chat geral
Qwen 3 14B vence. Melhor relação capacidade/restrições para este uso.
Raciocínio / matemática
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
RAG / documentos longos
Qwen 3 14B vence. Janela de contexto mais ampla (131 072 tokens), adequada para documentos longos.
Agentes e uso de ferramentas
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
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Pontos fortes e fracos

Alibaba · 14B

Qwen 3 14B

Denso 14B com raciocínio híbrido. Empata com Qwen 2.5 32B Base em STEM/código.

  • Modelo denso de 14B que iguala o Qwen 2.5 32B Base
  • Pensamento híbrido
  • 131k ctx
  • Ainda não atinge o nível dos modelos especializados em raciocínio no AIME

Instalação

ollama run qwen3:14b
DeepSeek · 14B

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

R1 destilado no Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera o o1-mini em muitos benchmarks.

  • AIME24 69.7
  • MATH-500 93.9
  • MIT
  • Supera o1-mini
  • Verboso (CoT)

Instalação

ollama run deepseek-r1:14b

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B ou DeepSeek R1 Distill Qwen 14B?

Em uma RTX 4090, Qwen 3 14B roda a Q8 (~55 tok/s), DeepSeek R1 Distill Qwen 14B em Q8 (~55 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, DeepSeek R1 Distill Qwen 14B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Qual consome menos VRAM?

Os dois exigem a mesma VRAM em Q4 (9 GB). A escolha se dá então pela licença ou pela qualidade percebida.

É possível usar esses modelos em produção comercial?

Qwen 3 14B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. DeepSeek R1 Distill Qwen 14B está sob a licença MIT — também de uso livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.

Qual escolher em 2026?

Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: Qwen 3 14B (14B). Mais capaz: Qwen 3 14B (14B). Se estiver em dúvida, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.

Alternativas a considerar

Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.

Para se aprofundar