DeepSeek R2 32BvsQwQ 32B
徹底比較： DeepSeek R2 32B (32B パラメータ、DeepSeek) および QwQ 32B (32B, Alibaba)。量子化ごとの必要 VRAM、4 台の基準 GPU で測定した処理速度（トークン/秒）、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログのデータから計算されており、ページ間でのコピー＆ペーストはありません。
要約
| 特徴 | DeepSeek R2 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| パラメータ | 32B | 32B |
| ファミリー | DeepSeek | Qwen |
| 著者 | DeepSeek | Alibaba |
| 開発国 | CN | CN |
| ライセンス | MIT | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 128 000 トークン | 131,072トークン |
| 公開日 | — | 2025年3月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が 少なく、小規模モデルに有利です。
| 量子化 | DeepSeek R2 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 19 GB | 19 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 23 GB | 23 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 35 GB | 35 GB |
| FP16（最高品質） | 64 GB | 64 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 32 GB | 32 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | DeepSeek R2 32B | QwQ 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
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強みと弱み
DeepSeek R2 32B
Dense型の32B推論モデル。MITライセンス。AIME 92.7%。Q4ならRTX 4090に収まる。
- Dense型の32B推論モデル。MITライセンス。AIME 92.7%。Q4ならRTX 4090に収まる。
- 32B パラメータ
- MITライセンス
インストール
QwQ 32B
強化学習（RL）で訓練した推論モデル。Apache 2.0ライセンス。AIME24 79.5、MATH-500 90.6。DeepSeek R1の直接の競合モデル。
- R1との直接競合
- 131k ctx
- Apache 2.0
- thinking モードでは冗長
- 8kを超える場合にYaRNが必要です
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、DeepSeek R2 32BとQwQ 32Bのどちらがより快適に動作しますか？
RTX 4090上で DeepSeek R2 32B は Q5_K_M (~30 tok/s)、QwQ 32Bは Q5_K_M （約30 tok/s）。純粋なスループットでは、 QwQ 32B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4では両者とも同じ量のVRAM（19 GB）を必要とします。その場合は、ライセンスや使ってみて感じる品質を基準に選びます。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
DeepSeek R2 32B は MIT ライセンスで提供されており、商用利用も自由です。 QwQ 32B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には Apache 2.0 または MIT を優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : DeepSeek R2 32B（32B）。 より高性能 : DeepSeek R2 32B (32B)。迷っている場合は、これを実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。