DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B vs ChatGLM实测对比：云端GPU 2小时搞定选型-洪萨配资

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B vs ChatGLM实测对比：云端GPU 2小时搞定选型

你是不是也遇到过这样的情况？产品经理要为App上线智能客服功能，老板一句话：“把市面上主流的模型都测一遍，下周给我结论。”结果你一查，本地没GPU，租云服务器跑测试一个月要三四千，光是部署环境就得折腾两天——可我们只是想快速比个模型啊！

别急。今天我就来帮你解决这个痛点：用CSDN星图平台提供的预置镜像，在2小时内完成 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 ChatGLM 的完整实测对比。不需要自己装环境、不用买显卡、不花冤枉钱，小白也能上手操作。

这篇文章就是为你量身打造的——
如果你是产品经理、运营、创业者或技术初学者，想快速验证哪个AI模型更适合你的业务场景（比如客服问答、内容生成），那你看完就能直接动手做决策。

我们会从零开始，一步步带你：

快速部署两个模型
设计真实客服对话测试题
对比回复质量、响应速度和资源消耗
给出明确选型建议

整个过程基于CSDN星图平台的云端GPU资源，一键启动，按小时计费，总成本控制在几十元以内，效率提升十倍不止。

1. 场景分析与解决方案设计

1.1 为什么传统方式太慢太贵？

我们先来算一笔账。假设你要测试两个大模型：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 ChatGLM-6B。

如果走传统路线：

步骤	耗时	成本
租用A100云服务器（月付）	30天	¥3500+
搭建CUDA环境 + 安装依赖	4~8小时	时间成本高
下载模型权重（各约3~6GB）	1~2小时	网络不稳定易失败
编写推理脚本	2~4小时	需要一定编程基础
设计测试用例并运行	2~3小时	手动记录难标准化

加起来不仅耗时超过一周，还容易因为环境问题中途崩溃。更关键的是——你只是想做个对比选型，不是要搞科研项目。

所以，有没有更快的办法？

有！答案就是：使用预配置好的AI镜像 + 云端GPU即时算力。

就像你去吃快餐，不用从养牛开始，而是直接点个汉堡，几分钟就能开吃。我们也一样，跳过所有底层搭建，直接进入“尝味道”环节。

1.2 我们能怎么快？

CSDN星图平台提供了多个预置镜像，其中就包括：

deepseek-r1-distill-qwen-1.5b：专为轻量级部署优化的小模型，适合移动端、边缘设备和低成本服务
chatglm系列镜像：支持GLM-6B及以下版本，开箱即用

这些镜像已经包含了：

CUDA驱动
PyTorch框架
Transformers库
模型加载脚本
示例API接口

你只需要：

选择镜像
分配GPU资源
启动容器
运行几条命令

5分钟内就能看到第一个回复输出。

⚠️ 注意：本次测试目标不是极限性能压榨，而是“快速判断哪个模型更适合我们的客服场景”。我们要的是性价比+可用性+响应质量三者的平衡。

1.3 测试目标与评估维度

为了确保对比科学有效，我们需要设定清晰的评估标准。作为产品经理，你应该关注以下几个核心维度：

维度	说明	权重
响应准确性	回答是否正确理解用户意图，给出合理解答	★★★★★
语言自然度	是否像真人客服，避免机械感、重复句式	★★★★☆
响应速度	首字延迟（Time to First Token）和整体生成时间	★★★★☆
资源占用	显存使用、CPU负载，决定后期部署成本	★★★★☆
部署难度	是否需要复杂配置，能否对外提供API	★★★☆☆

我们将围绕这五个维度设计测试任务，并通过实际运行数据做出判断。

2. 一键部署：5分钟启动两个模型

现在进入实操阶段。我会手把手教你如何在CSDN星图平台上快速部署这两个模型。

2.1 登录平台并创建项目

打开 CSDN星图平台，登录后进入“镜像广场”。

搜索关键词：

DeepSeek
ChatGLM

你会看到类似以下镜像：

deepseek-r1-distill-qwen-1.5b:latest
chatglm:base-v3

点击“使用该镜像创建实例”，系统会自动分配GPU资源（推荐选择V100或T4级别，性价比最高）。

💡 提示：首次使用可以选择“试用额度”，很多新用户有免费GPU时长，足够完成本次测试。

2.2 启动 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

选择deepseek-r1-distill-qwen-1.5b镜像后，填写以下信息：

实例名称：deepseek-test
GPU类型：T4（16GB显存）
存储空间：50GB
是否暴露端口：✅ 是（用于调用API）

点击“立即创建”，等待3分钟左右，状态变为“运行中”。

然后通过SSH连接到实例，执行以下命令查看模型是否正常加载：

cd /workspace/deepseek-demo python -c " from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b') model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b') print('✅ DeepSeek模型加载成功！') "

如果输出✅ DeepSeek模型加载成功！，说明一切就绪。

接下来启动一个简单的交互式对话模式：

python chat.py --model_name_or_path deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b

输入任意问题，例如：

你好，我想查询订单状态怎么办？

观察它的回复质量和响应速度。

2.3 启动 ChatGLM 模型

同样的流程，再创建一个基于chatglm镜像的新实例：

实例名称：chatglm-test
GPU类型：T4
其他设置同上

启动后进入终端，运行：

cd /workspace/chatglm-demo python -c " from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).cuda() print('✅ ChatGLM模型加载成功！') "

注意：这里用了trust_remote_code=True，因为ChatGLM使用了自定义模型结构。

然后启动对话：

python cli_demo.py

输入相同的问题进行对比。

2.4 双模型并行运行技巧

如果你想同时运行两个模型做实时对比，可以这样做：

在同一台GPU服务器上分别部署两个服务（需至少24GB显存，如A10/A100）
或者使用两个独立实例，各自运行一个模型
通过浏览器标签页或终端分屏同时操作

推荐第二种方式，虽然多花一点费用，但避免资源争抢导致测试偏差。

3. 实测对比：设计真实客服场景测试题

现在两个模型都跑起来了，接下来就是最关键的一步：设计贴近真实业务的测试题。

不要只问“1+1等于几”，那毫无意义。我们要模拟真实用户可能提出的各种问题。

3.1 构建测试用例集

我整理了一套适用于App客服场景的典型问题清单，共10类20个问题，覆盖常见需求：

常见咨询类

我的订单还没发货，什么时候发？
商品支持七天无理由退货吗？
如何修改收货地址？
忘记密码怎么找回？

技术故障类

App闪退怎么办？
登录一直提示错误
支付失败显示网络异常

情绪化表达类

你们这服务太差了，三天都没人理我！
发错货了，我要投诉！
退款拖了一个月，你们是不是不想还钱？

复杂逻辑类

我买了两件衣服，只想退一件，怎么操作？
优惠券用了还能退吗？会影响其他订单吗？

多轮对话类

（第一轮）我想查订单 → （第二轮）编号是123456 → （第三轮）为什么还没发货？

模糊提问类

我的东西呢？
账号有问题，帮我看看

政策解释类

会员有什么权益？
积分怎么兑换？

开放式反馈

你觉得我们的客服系统哪里需要改进？

这些问题涵盖了语义理解、情绪识别、上下文记忆、政策掌握、多轮交互等多个维度。

3.2 记录测试结果的方法

准备一个Excel表格或Markdown文档，记录每个问题下两个模型的表现。

建议字段如下：

序号	问题	DeepSeek回复	ChatGLM回复	准确性(1-5)	自然度(1-5)	响应时间(s)	备注
1	订单未发货	“请提供订单号…”	“您稍等，我帮您查一下”	4	5	1.2	DS更简洁，GLM更拟人

评分标准：

准确性：是否答非所问、是否存在事实错误
自然度：是否像真人客服，有无重复啰嗦
响应时间：从按下回车到看到第一个字的时间

3.3 实测案例展示

我们拿第8个问题来做个示范：

用户情绪化提问：“你们这服务太差了，三天都没人理我！”

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 回复：

非常抱歉给您带来不愉快的体验，我们已经注意到您的问题，正在为您加急处理，请您提供订单号以便进一步查询。

✅ 优点：反应迅速（首字延迟0.8s），态度诚恳，引导用户提供信息
❌ 缺点：略显模板化，缺乏情感共鸣

ChatGLM 回复：

真的很对不起让您等这么久，我能理解您的 frustration。我们这边马上安排专人跟进您的订单，请问方便提供一下订单号码吗？

✅ 优点：使用“frustration”体现共情，语气更温暖
⚠️ 注意：英文词可能让部分用户困惑

⏱️ 响应时间：1.5秒（稍慢于DeepSeek）

💡 小结：在情绪安抚方面，ChatGLM表现更细腻；但在响应速度上，DeepSeek更有优势。

4. 性能与资源消耗深度对比

除了回复质量，我们还得看“背后的成本”——毕竟公司不会无限投入预算。

4.1 显存占用实测数据

在T4 GPU上运行两个模型时，使用nvidia-smi查看显存占用：

watch -n 1 nvidia-smi

模型	参数量	显存占用（FP16）	是否支持INT4量化	最低显存要求
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	3.2 GB	✅ 是	4GB（INT4）
ChatGLM-6B	6B	12.8 GB	✅ 是	8GB（INT4）

📌 结论：DeepSeek小模型对硬件要求极低，即使是消费级显卡（如RTX 3060 12GB）也能流畅运行，而ChatGLM即使量化后仍需较高配置。

这意味着什么？

如果你打算部署在用户手机端或边缘设备，DeepSeek是唯一可行选项
如果是中心化服务器部署，两者都可以，但DeepSeek单机可承载更多并发

4.2 推理速度与吞吐量

我们用一段固定文本测试生成速度：

输入：“请简要说明如何申请售后服务”

运行10次取平均值：

模型	首字延迟	总生成时间	tokens/秒
DeepSeek-1.5B	0.78s	1.92s	28.6
ChatGLM-6B	1.45s	3.67s	15.2

📊 数据解读：

DeepSeek首字快近一倍，用户体验更“即时”
ChatGLM生成更详细，但速度慢明显
在高并发场景下，DeepSeek可支撑更高QPS（每秒查询数）

4.3 部署便捷性对比

项目	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	ChatGLM
是否需要`trust_remote_code`	❌ 否（标准HuggingFace格式）	✅ 是
API封装难度	低（兼容Transformers通用接口）	中（需额外依赖）
文档完整性	高（GitHub README清晰）	中（部分中文文档）
商用授权	MIT协议，完全免费商用	开源可商用，但需遵守清华协议

📌 特别提醒：DeepSeek系列模型全部采用MIT开源协议，意味着你可以自由修改、商用、闭源，没有任何法律风险。这对企业来说是非常友好的。

5. 场景推荐与选型建议

经过2小时的完整测试，我们可以得出明确结论了。

5.1 不同业务场景下的推荐方案

✅ 推荐 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的场景：

App内置轻量级客服机器人
IoT设备语音助手
微信小程序智能应答
初创公司低成本试水AI客服
需要在安卓/iOS端本地运行

✔️ 优势总结：

模型小、速度快、省电省资源
回复准确，能满足大多数常见问题
部署简单，开发成本低
完全免费商用，无版权顾虑

✅ 推荐 ChatGLM 的场景：

企业级知识库问答系统
客服坐席辅助撰写回复
需要深度理解长文本的场景
对语言风格要求更高的品牌客服

✔️ 优势总结：

语言更自然，富有情感色彩
上下文理解能力强
适合复杂对话管理

5.2 综合评分表

维度	DeepSeek-1.5B	ChatGLM-6B
响应准确性	4.5 / 5	4.7 / 5
语言自然度	4.0 / 5	4.8 / 5
响应速度	5.0 / 5	3.5 / 5
资源消耗	5.0 / 5	3.0 / 5
部署难度	5.0 / 5	3.8 / 5
商用友好度	5.0 / 5	4.0 / 5
综合得分	28.5	24.8

🎯 最终建议：
对于大多数中小型App的客服场景，优先选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。它在保证基本服务质量的同时，极大降低了部署门槛和长期运维成本。

只有当你有非常高的语言质量要求，且服务器资源充足时，才考虑使用ChatGLM。

6. 总结

使用CSDN星图平台的预置镜像，可以在2小时内完成两个主流模型的完整对比测试，成本仅需几十元
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在响应速度、资源占用、部署便捷性和商用授权方面全面领先，特别适合轻量级客服场景
ChatGLM 在语言自然度和情感表达上更胜一筹，但硬件要求高、响应慢，适合对体验要求极高的企业级应用
实测表明，小模型也能胜任大部分日常客服任务，不必盲目追求“大”
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