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Qwen 3 14BvsDeepSeek R1 Distill Qwen 14B

Comparativa completa entre Qwen 3 14B (14 mil millones de parámetros, Alibaba) y DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (14B, DeepSeek). VRAM requerida según la cuantización, tokens por segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo: no se copia y pega contenido entre páginas.

En resumen

Característica Qwen 3 14B DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
Parámetros 14B 14B
Familia Qwen DeepSeek
Autor Alibaba DeepSeek
Origen CN CN
Licencia Apache 2.0 MIT
Contexto 131 072 tokens 131 072 tokens
Fecha de lanzamiento abril 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 moins — ventaja para los pequeños.

Cuantización Qwen 3 14B DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
Q4_K_M (ligero) 9 GB 9 GB
Q5_K_M (equilibrio) 11 GB 11 GB
Q8 (casi sin pérdida) 16 GB 16 GB
FP16 (máxima calidad) 28 GB 28 GB
RAM (solo CPU) 16 GB 16 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 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

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.

Chat general
Qwen 3 14B gana. Mejor relación capacidad / restricciones para este uso.
Razonamiento / matemáticas
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
RAG / documentos largos
Qwen 3 14B gana. Ventana de contexto más amplia (131 072 tokens), adecuada para documentos largos.
Agentes y uso de herramientas
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
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Fortalezas y debilidades

Alibaba · 14B

Qwen 3 14B

Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.

  • Modelo denso de 14B que iguala a Qwen 2.5 32B Base
  • Razonamiento híbrido
  • 131k ctx
  • Aún no alcanza el nivel de los modelos especializados en razonamiento en AIME

Instalación

ollama run qwen3:14b
DeepSeek · 14B

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

R1 destilado con Qwen 14B como modelo base. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera a o1-mini en muchos benchmarks.

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

Instalación

ollama run deepseek-r1:14b

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B o DeepSeek R1 Distill Qwen 14B?

En una RTX 4090, Qwen 3 14B se ejecuta en Q8 (~55 tok/s), DeepSeek R1 Distill Qwen 14B en Q8 (~55 tok/s). En términos de velocidad de generación, DeepSeek R1 Distill Qwen 14B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.

¿Cuál consume menos VRAM?

Ambos requieren la misma VRAM en Q4 (9 GB). La elección se hace entonces por la licencia o la calidad percibida.

¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?

Qwen 3 14B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 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 : Qwen 3 14B (14B). Más capaz : Qwen 3 14B (14B). Si dudas, abre 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.

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