一、前言
在当今人工智能技术迅猛发展的时代，各类人工智能模子如雨后春笋般不断涌现，其性能的优劣直接影响着应用的广度与深度。从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI 模子广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。
在此背景下，DeepSeek 模子的出现为行业带来了新的曙光。DeepSeek团队开发的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模子，利用蒸馏技术成功提炼出Qwen-7B大型模子的核心知识，旨在满足小型模子的需求。通过对 DeepSeek 模子进行全面且深入的测试，联合蒸馏技术充实挖掘其潜力、优化其性能体现以及拓展其应用边界有着至关重要的作用。本文将围绕 DeepSeek 模子测试展开，详细论述相关技术与创新点。
<hr> 二、术语
2.1. vLLM
vLLM是一个开源的大模子推理加快框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。
2.2. DeepSeek-R1-Zero
是一个通过大量强化学习（RLÿ
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