DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是 DeepSeek 團隊通過 “知識蒸餾”（Knowledge Distillation） 技術創造出來的。

簡單來説，它的誕生過程並非像傳統的“從零訓練”或單純的“繼續預訓練”，而是**“大號學霸（DeepSeek-R1）手把手教小號（Qwen-32B）做題”**的過程。

以下是其核心技術過程的詳細拆解：

1. 角色分配

• 老師模型 (Teacher)：DeepSeek-R1（671B參數）。這是DeepSeek最強的推理模型，通過大規模強化學習（RL）掌握了極強的思維鏈（Chain-of-Thought）能力。
• 學生模型 (Student)：Qwen-2.5-32B（通義千問2.5的32B版本）。這是一個底子很好的開源基座模型，但尚未經過針對性的深度推理訓練。

2. 核心過程：知識蒸餾 (Distillation)

DeepSeek 並沒有對 Qwen-32B 進行大規模的強化學習（像訓練 R1 那樣從零開始“頓悟”），而是採用了直接微調的方式。具體步驟如下：

第一步：生成“教材” (Data Generation)

DeepSeek 讓“老師模型” (DeepSeek-R1) 生成了大量的推理數據。[1][2][3][4][5]

• 內容：不僅僅是問題的答案，更重要的是包含完整的思考過程（Chain of Thought），即那個標誌性的 <think> 標籤裏的內容。
• 規模：他們精選了約 80萬條 高質量的樣本。
• 篩選：使用拒絕採樣（Rejection Sampling）等技術剔除錯誤的、邏輯混亂的回答，只保留最清晰、正確的推理路徑作為訓練數據。

第二步：監督微調 (Supervised Fine-Tuning, SFT)

使用這 80 萬條包含“詳細思考步驟”的數據，對 Qwen-2.5-32B 進行監督微調 (SFT)。

• 目的：讓 Qwen-32B 模仿 DeepSeek-R1 的思考模式。
• 效果：Qwen-32B 不需要像 R1 那樣通過無數次試錯（強化學習）來自己“悟”出解題邏輯，而是直接“背誦”並內化了 R1 總結出來的最佳推理範式。

3. 為什麼這麼做？（技術原理）

DeepSeek 的論文（DeepSeek-R1 Paper）中發現了一個關鍵結論：

推理模式是可以被“蒸餾”的。

如果直接把大模型（R1）產生的優秀推理步驟餵給小模型（Qwen）吃，小模型的推理能力會瞬間大幅提升，甚至超過那些自己嘗試用強化學習（RL）訓練的小模型。

4. 總結：它和 DeepSeek-R1 原版有什麼區別？

一句話總結：
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 就是把 DeepSeek-R1 腦子裏的“解題思路”提取出來，灌輸給了 Qwen-2.5-32B，從而讓這個較小的模型也獲得了類似 R1 的深度思考能力。