Lucie 7BvsDeepSeek R1 Distill 7B
Comparativa completa entre Lucie 7B (7B parámetros, OpenLLM-France) y DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). VRAM requerida por cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPUs de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todos los números se calculan a partir de los datos del catálogo — ninguno copiado entre páginas.
En resumen
| Característica | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Parámetros | 7B | 7B |
| Familia | Lucie | DeepSeek |
| Autor | OpenLLM-France | DeepSeek |
| Origen | FR | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 4 096 tokens | 32 768 tokens |
| Fecha de lanzamiento | enero de 2025 | enero de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 5 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 6 GB | 6 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 9 GB | 9 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 16 GB | 16 GB |
| RAM (solo CPU) | 8 GB | 8 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 90 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 35 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 12 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 35 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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Fortalezas y debilidades
Lucie 7B
LLM soberano francófono, entrenado con un corpus en francés.
- Soberanía francesa total
- Datos de entrenamiento públicos
- Excelente en francés formal
- Apoyo público (CNRS, LINAGORA)
- Contexto solo de 4k
- Menos versátil que Mistral en inglés
Instalación
DeepSeek R1 Distill 7B
Razonamiento en cadena de pensamiento destilado. Impresionante en matemáticas.
- Razonamiento CoT explícito en 7B
- Licencia MIT
- 32k ctx
- Sorprendente en AIME/MATH para su tamaño
- Muy verboso (tokens de pensamiento)
- Peor que R1 32B en razonamiento complejo
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Lucie 7B o DeepSeek R1 Distill 7B?
En una RTX 4090, Lucie 7B funciona en FP16 (~90 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B en FP16 (~90 tok/s). En velocidad pura, DeepSeek R1 Distill 7B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Lucie 7B o DeepSeek R1 Distill 7B: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Lucie 7B lleva ventaja: está entrenado con un corpus denso en francés. El otro sigue siendo utilizable, pero para usos menos exigentes.
¿Cuál consume menos VRAM?
Ambos requieren la misma VRAM en Q4 (5 GB). La elección se hace entonces por la licencia o la calidad percibida.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Lucie 7B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. DeepSeek R1 Distill 7B se distribuye bajo la licencia MIT — también libre. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Lucie 7B (7B). Más capaz : Lucie 7B (7B). Si dudas, inicia el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.