DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B对比测试：HumanEval代码生成表现分析

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B镜像，高效支持本地化AI代码生成任务。该轻量级大模型在HumanEval基准测试中达52.4% pass@1，适用于个人开发者编写脚本、教育场景算法教学及边缘设备运维辅助等典型场景，显著提升编程效率与本地化开发体验。

高傲的大白杨

62人浏览 · 2026-02-02 00:48:56

高傲的大白杨 · 2026-02-02 00:48:56 发布

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B对比测试：HumanEval代码生成表现分析

1. 为什么1.5B模型突然“能打”了？

你可能已经习惯了这样的认知：想让本地AI写好代码，至少得上7B模型；想跑数学推理，没个13B+根本不敢提准确率。但最近有个名字频繁出现在开发者群和边缘设备实测帖里——DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。

它不是参数堆出来的“大块头”，而是一颗被80万条高质量R1推理链反复锤炼过的“小钢炮”。Qwen-1.5B原本是轻量级基座，但经过DeepSeek团队用真实人类解题过程（不是答案，是完整思考路径）做知识蒸馏后，它突然有了超出体量的表达力：HumanEval稳定50+，MATH数据集突破80分，推理链保留度高达85%。

这不是理论值，是实测结果——在一台RTX 3060（12GB显存）上，它以200 tokens/s的速度输出结构清晰、可运行的Python函数；在RK3588嵌入式板卡上，1k token推理仅需16秒；甚至在iPhone 15 Pro的A17芯片上量化运行，也能达到120 tokens/s。它不靠参数取胜，靠的是“学得准”。

更关键的是：它真的能用。不是实验室Demo，不是调参半小时才跑通一次，而是开箱即用——GGUF-Q4格式仅0.8GB，6GB显存显卡就能满速跑，4GB显存设备拉个镜像也能稳稳启动。对很多个人开发者、教育场景、IoT边缘节点来说，这可能是第一个真正意义上“装上就能写代码”的本地模型。

2. HumanEval实测：50+不是虚数，是可复现的交付能力

HumanEval是检验代码生成模型最硬核的标尺之一：164道手写编程题，覆盖基础算法、数据结构、字符串处理、边界条件判断等真实开发场景。它不考“看起来像代码”，而考“运行就过”。我们用标准评测流程，在相同硬件（RTX 3060 + vLLM 0.6.3）、相同prompt模板（含system message与few-shot示例）、相同temperature=0.2下，对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B进行了三轮独立测试，取pass@1中位数。

2.1 实测结果横向对比

模型	HumanEval (pass@1)	MATH (5-shot)	推理链保留率	显存占用（fp16）	单次1k token耗时（RTX 3060）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	52.4%	81.3%	85%	3.0 GB	4.8 s
Qwen-1.5B（原版）	31.7%	59.2%	62%	3.0 GB	4.2 s
Phi-3-mini-4k-instruct	44.5%	72.1%	76%	2.2 GB	5.1 s
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0	26.8%	48.5%	53%	2.0 GB	3.9 s

注：所有模型均使用vLLM 0.6.3 + default sampling参数；MATH为5-shot zero-few-shot评测；推理链保留率指模型输出中包含完整step-by-step推导的比例（人工抽样200条验证）

52.4%这个数字意味着什么？它代表每两道题，就有一道能一次性生成完全正确、无需人工修改的可执行代码。我们随机抽取了10道HumanEval中得分率低于40%的“难例”进行深度分析：

find_closest_elements：要求从数组中找出距离目标值最近的两个元素。模型不仅返回了正确索引，还主动添加了边界检查（如空数组、单元素），并用注释说明“避免index out of range”；
count_substrings：统计子串出现次数。模型未用暴力遍历，而是采用KMP预处理，且在注释中写出时间复杂度O(n+m)；
is_valid_parentheses：括号匹配。模型输出带详细状态机图解的注释，甚至标注“此解法支持嵌套深度>1000”。

这些不是巧合，而是蒸馏带来的“思维惯性”——它见过太多人类如何拆解问题、如何加防御、如何写注释。HumanEval 50+背后，是模型对工程实践的理解力，而非单纯模式匹配。

2.2 代码质量不止于“能跑”

我们进一步评估了生成代码的可维护性维度，抽样100个成功案例，人工评分（1~5分）：

命名合理性：4.3分（如用left_ptr, right_ptr替代i, j；函数名calculate_max_profit_with_cooldown明确表达业务逻辑）
错误处理完整性：4.1分（78%案例包含输入校验，62%处理None/空列表/类型异常）
注释信息量：4.0分（非“// TODO”，而是解释算法选择原因，如“此处用双指针避免O(n²)排序开销”）
结构清晰度：4.2分（83%代码按“输入处理→核心逻辑→结果封装”分段，无超长函数）

这说明：它生成的不是“能交差的代码”，而是接近中级工程师手写水平的代码草稿。对个人开发者而言，这意味着——你花10分钟调试的边界case，它可能30秒就给你带注释的完整方案；你纠结的函数命名，它已按PEP8规范给出三个选项。

3. vLLM + Open WebUI：把1.5B模型变成“每天都在用”的代码助手

参数小、性能强，只是第一步。真正让它从“技术亮点”变成“生产力工具”的，是一套极简却可靠的部署组合：vLLM + Open WebUI。

vLLM不是简单加速器，它是为高吞吐、低延迟推理而生的引擎。对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B这类中小模型，vLLM的PagedAttention机制让显存利用率提升40%，同时支持连续批处理（continuous batching）。实测中，当并发请求从1升至8，平均响应延迟仅从4.8s增至5.3s——这意味着你边查文档、边问算法、边改提示词，它依然保持“秒回”。

Open WebUI则解决了最后一公里体验：不需要写API、不用配前端、不碰Docker命令。一键启动后，你面对的就是一个干净的对话界面——左侧是历史会话树，右侧是富文本编辑区，支持Markdown渲染、代码高亮、复制按钮。更实用的是它的“代码块直执行”功能：当模型输出```python代码块时，界面上自动出现“▶ Run”按钮，点击即可在内置Python沙箱中运行（限制CPU/内存/网络），实时返回stdout或错误栈。

3.1 零门槛部署实录（RTX 3060环境）

整个过程只需5步，全程无报错：

拉取镜像（已预装vLLM+Open WebUI+模型权重）：

docker run -d \
  --gpus all \
  --shm-size=1g \
  -p 3000:8080 \
  -p 8000:8000 \
  --name deepseek-r1-1.5b \
  -v /path/to/model:/app/models \
  ghcr.io/kakajiang/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b:vllm-webui

等待启动：约2分钟内完成vLLM模型加载（日志显示INFO: Application startup complete.即就绪）
访问服务：浏览器打开 http://localhost:3000，输入演示账号（kakajiang@kakajiang.com / kakajiang）
首次提问测试：

请写一个函数，输入一个整数n，返回斐波那契数列前n项，要求用迭代实现，避免递归栈溢出，并对n≤0做错误提示。

→ 3秒内返回带注释、含异常处理、符合PEP8的完整代码

进阶用法：在系统提示词（System Prompt）中加入：

你是一名资深Python工程师，专注编写生产级代码。每次输出必须包含：1) 可直接运行的代码 2) 关键逻辑的中文注释 3) 时间/空间复杂度说明

模型立刻切换为严谨工程风格，不再“凑答案”。

这套组合的价值在于：它把模型能力转化成了可感知的交互节奏——没有漫长的加载转圈，没有复杂的API调试，没有命令行黑屏。就像打开VS Code插件一样自然。

4. 它适合谁？又不适合谁？

再强的工具也有适用边界。我们结合实测和用户反馈，梳理出三类典型适配场景与一条明确红线：

4.1 强烈推荐使用的场景

个人开发者日常辅助：写脚本处理日志、补全LeetCode思路、生成单元测试桩、翻译技术文档片段。它的响应速度和代码质量，已超越多数Copilot免费版；
教育场景代码教学：教师用它生成带分步解析的算法示例，学生可即时运行验证；相比GPT-4，它无联网风险，数据完全本地；
边缘设备智能体：部署在RK3588工控机上，作为产线设备的“本地运维助手”，解析传感器日志、生成告警脚本、回答PLC配置问题——无需云端依赖，断网仍可用。