DASD-4B-Thinking性能对比4B参数Long-CoT模型vs Qwen3-4B-Instruct实测分析1. 引言当“小模型”开始“长思考”如果你关注过AI模型的发展可能会发现一个有趣的现象大家都在追求“更大、更强”的千亿参数模型但真正能在普通设备上跑起来、用起来的往往是那些参数规模适中、效率更高的模型。今天要聊的DASD-4B-Thinking就是一个典型的“小而精”的代表。它只有40亿参数却专门针对“长链式思维推理”进行了优化——简单说就是让模型像人一样把复杂问题拆成多个步骤一步一步思考最后得出答案。这听起来是不是有点像我们解数学题时的思路先理解题意然后分析已知条件再一步步推导最后验证结果。DASD-4B-Thinking就是专门干这个的。但你可能要问市面上不是已经有Qwen3-4B-Instruct这样的优秀模型了吗为什么还要专门搞一个“思考版”它们到底有什么区别在实际使用中哪个更适合我的需求这篇文章我就带你一起做个实测对比。我会用同样的测试问题让这两个模型都跑一遍看看它们在数学推理、代码生成、逻辑分析这些需要“动脑子”的任务上表现到底有什么不同。2. 认识两位选手DASD-4B-Thinking vs Qwen3-4B-Instruct在开始实测之前我们先简单了解一下今天要对比的两位选手。2.1 DASD-4B-Thinking专注“长思考”的推理专家DASD-4B-Thinking这个名字有点长我们拆开来看DASDDistribution-Aligned Sequence Distillation的缩写意思是“分布对齐序列蒸馏”4B40亿参数规模Thinking它的核心能力——思考推理这个模型是怎么来的呢它基于Qwen3-4B-Instruct-2507版本一个非思考型的学生模型通过一种特殊的训练方法从一个更大的1200亿参数教师模型那里“学习”了如何进行长链式思维推理。最厉害的是它只用了44.8万个训练样本就达到了相当不错的推理能力。相比之下很多大模型需要几百万甚至上千万的样本才能训练出来。上图展示了DASD-4B-Thinking的训练流程通过分布对齐序列蒸馏让小模型学会大模型的思考方式2.2 Qwen3-4B-Instruct全能型选手Qwen3-4B-Instruct大家可能更熟悉一些。它是通义千问团队推出的40亿参数指令微调模型在各种通用任务上都有不错的表现。这个模型的特点是“全能”——它能聊天、能写代码、能回答问题、能总结文档基本上常见的NLP任务它都能处理。但它没有专门针对“长链式思维推理”进行优化所以在需要多步推理的复杂问题上表现可能会有所不同。2.3 核心区别一个专精一个全能用个简单的比喻DASD-4B-Thinking像是数学竞赛的专项选手专门训练解复杂题目的能力Qwen3-4B-Instruct像是全科优秀的学霸各科成绩都不错但没有特别突出的专项那么问题来了在实际使用中这种“专项训练”到底能带来多大的优势下面我们就用实际测试来验证。3. 环境准备与快速部署在开始测试之前我们需要先把环境搭建好。这里我用的是vLLM来部署模型用Chainlit做前端界面。如果你也想跟着一起测试可以按照下面的步骤操作。3.1 检查模型服务状态首先我们需要确认模型是否已经成功部署。打开终端运行cat /root/workspace/llm.log如果看到类似下面的输出就说明模型服务已经正常启动了INFO 07-15 10:30:25 llm_engine.py:73] Initializing an LLM engine with config: model/root/workspace/models/DASD-4B-Thinking, tokenizer/root/workspace/models/DASD-4B-Thinking, tokenizer_modeauto, trust_remote_codeTrue, dtypetorch.float16, ... INFO 07-15 10:30:45 llm_engine.py:150] # GPU blocks: 512, # CPU blocks: 256 INFO 07-15 10:31:05 llm_engine.py:180] KV cache usage: 0.0% INFO 07-15 10:31:10 llm_engine.py:195] Initialization complete. Ready to serve requests.看到这样的日志就说明模型已经加载成功可以开始使用了3.2 启动Chainlit前端界面模型服务起来后我们需要一个界面来和它交互。这里我选择Chainlit因为它简单易用而且对中文支持很好。打开Chainlit界面后你会看到一个简洁的聊天窗口界面很简洁左边是对话历史右边是输入框。你可以直接在这里输入问题模型会实时回复。3.3 第一次测试提问为了确保一切正常我们先问一个简单的问题你好请介绍一下你自己。如果一切正常你应该能看到类似下面的回复看到这样的回复就说明整个系统已经准备就绪我们可以开始正式的对比测试了。4. 实测对比数学推理能力大比拼数学推理是检验模型“思考能力”的重要标准。我设计了几道不同难度的数学题让两个模型分别解答看看它们的表现有什么不同。4.1 基础算术题测试测试题目小明有15个苹果他先给了小红3个然后又从小刚那里得到了5个最后他又吃掉了2个。请问小明现在有多少个苹果DASD-4B-Thinking的解答过程让我们一步一步思考这个问题 1. 初始状态小明有15个苹果 2. 第一次变化给小红3个 → 剩余15 - 3 12个 3. 第二次变化从小刚那里得到5个 → 现在有12 5 17个 4. 第三次变化吃掉2个 → 最后剩余17 - 2 15个 所以小明现在有15个苹果。Qwen3-4B-Instruct的解答过程小明现在有15个苹果。 计算过程 开始15个 给小红3个15-312个 从小刚得5个12517个 吃掉2个17-215个 答案是15个。对比分析思考过程DASD明确展示了“一步一步思考”的过程用了“让我们一步一步思考这个问题”的开场然后分步骤计算。Qwen3虽然也列出了计算过程但更简洁直接。答案正确性两个模型都给出了正确答案15个。表达风格DASD更像老师在讲解题目Qwen3更像学生在写作业。4.2 中等难度代数题测试测试题目一个长方形的长是宽的3倍如果周长是48厘米求这个长方形的长和宽各是多少厘米DASD-4B-Thinking的解答过程好的我们一步一步来解决这个问题。 设长方形的宽为 w 厘米。 根据题意长是宽的3倍所以长为 3w 厘米。 长方形的周长公式是周长 2 × (长 宽) 代入已知条件48 2 × (3w w) 现在计算 48 2 × (4w) 48 8w w 48 ÷ 8 w 6 所以宽是6厘米。 长是宽的3倍3 × 6 18厘米。 验证一下周长 2 × (18 6) 2 × 24 48厘米符合题意。 因此长方形的长是18厘米宽是6厘米。Qwen3-4B-Instruct的解答过程设宽为x厘米则长为3x厘米。 周长公式2*(长宽)48 2*(3xx)48 2*4x48 8x48 x6 所以宽6厘米长18厘米。对比分析步骤完整性DASD的解答更加完整包含了设未知数、列方程、求解、验证四个完整步骤。Qwen3直接跳到了计算部分。解释详细程度DASD对每一步都有解释“代入已知条件”、“现在计算”而Qwen3更偏向于直接给出计算过程。教学价值如果你是在学习如何解这类题目DASD的解答更像一个完整的解题示范。4.3 复杂逻辑推理题测试测试题目有三个人甲、乙、丙。已知 1. 如果甲去那么乙也去 2. 乙和丙不会都去 3. 要么丙去要么甲去但不会两人都去 请问到底谁去谁不去DASD-4B-Thinking的解答过程这是一个逻辑推理问题我们需要仔细分析每个条件。 条件分析 条件1如果甲去 → 乙也去甲→乙 条件2乙和丙不会都去非(乙∧丙) 条件3要么丙去要么甲去但不会两人都去丙⊕甲异或关系 现在用逻辑推导 假设甲去 根据条件1乙也去。 根据条件3丙⊕甲因为甲去所以丙不能去。 检查条件2乙和丙不会都去。现在乙去丙不去满足条件。 所以假设成立甲去、乙去、丙不去。 验证其他可能性 如果甲不去 根据条件3丙必须去因为异或关系。 根据条件2乙和丙不会都去现在丙去所以乙不能去。 检查条件1如果甲去乙也去。但这里甲不去所以条件1不适用。 所以甲不去、丙去、乙不去也满足所有条件。 等等这里有两个可能解让我再检查一下... 重新分析条件3“要么丙去要么甲去但不会两人都去”意味着两种情况 情况A甲去丙不去 情况B甲不去丙去 结合条件1和2 对于情况A甲去丙不去 条件1甲去→乙去所以乙去 条件2乙和丙不会都去现在乙去丙不去满足 结果甲去、乙去、丙不去 对于情况B甲不去丙去 条件1甲不去所以条件1不适用不要求乙去或不去 条件2乙和丙不会都去现在丙去所以乙不能去 结果甲不去、乙不去、丙去 两个情况都满足所有条件所以这道题有两个解 解1甲去乙去丙不去 解2甲不去乙不去丙去 题目可能隐含了“至少一人去”或其他条件但根据给出的三个条件确实有两个可能解。Qwen3-4B-Instruct的解答过程根据条件 1. 甲去→乙去 2. ¬(乙∧丙) 即乙和丙不同时去 3. 丙⊕甲 即丙和甲有且仅有一个去 推理 从条件3可知甲和丙只能去一个。 假设甲去则丙不去。 由条件1甲去则乙去。 检查条件2乙去丙不去满足。 所以甲去、乙去、丙不去是一个解。 假设丙去则甲不去。 条件1不触发因为甲不去。 由条件2乙和丙不能都去丙去则乙不去。 所以丙去、乙不去、甲不去是另一个解。 因此有两个可能情况。对比分析思考深度DASD在推理过程中出现了自我质疑“等等这里有两个可能解”然后重新分析这很像人类解题时的思考过程。Qwen3的推理更直接没有这种“反思”环节。表达方式DASD用了更多自然语言描述思考过程Qwen3用了更多逻辑符号¬、∧、⊕。结论完整性两个模型都正确识别出这道题有两个解但DASD的解答过程更容易让读者理解为什么会有两个解。5. 代码生成能力对比除了数学推理代码生成也是检验模型能力的重要方面。我测试了几个常见的编程问题。5.1 简单算法题斐波那契数列问题要求用Python写一个函数输入n返回斐波那契数列的第n项。要求时间复杂度尽可能低。DASD-4B-Thinking的代码实现def fibonacci(n): 计算斐波那契数列的第n项 参数: n (int): 要计算的项数n 0 返回: int: 斐波那契数列的第n项 if n 0: raise ValueError(n必须是非负整数) elif n 0: return 0 elif n 1: return 1 # 使用动态规划只保存前两项空间复杂度O(1) prev, curr 0, 1 for i in range(2, n 1): prev, curr curr, prev curr return curr # 测试代码 if __name__ __main__: # 测试前10项 test_cases [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] expected [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] for n, exp in zip(test_cases, expected): result fibonacci(n) print(ffibonacci({n}) {result}, 期望: {exp}, {正确 if result exp else 错误}) # 性能测试 import time start time.time() large_result fibonacci(100) end time.time() print(f\n计算fibonacci(100)耗时: {end - start:.6f}秒) print(ffibonacci(100)的前几位: {str(large_result)[:20]}...)Qwen3-4B-Instruct的代码实现def fibonacci(n): if n 0: return 0 if n 1: return 1 a, b 0, 1 for _ in range(2, n 1): a, b b, a b return b # 测试 print(fibonacci(10)) # 输出55对比分析代码完整性DASD提供了完整的函数包括详细的文档字符串、参数检查、测试代码和性能测试。Qwen3只提供了核心函数和简单测试。健壮性DASD考虑了n为负数的情况并抛出异常Qwen3只是返回0。教学价值DASD的代码更像教学示例包含了完整的测试用例和性能分析适合学习者参考。5.2 数据处理任务CSV文件分析问题要求我有一个CSV文件包含学生的成绩数据列有姓名、语文、数学、英语。 请写一个Python程序读取这个文件计算每个学生的总分和平均分 然后按总分从高到低排序输出到新的CSV文件。DASD-4B-Thinking的实现思路这个问题需要几个步骤 1. 读取CSV文件 2. 计算每个学生的总分和平均分 3. 按总分排序 4. 输出到新文件 让我详细实现每一步...然后给出了完整的代码实现包括错误处理、数据类型转换、排序逻辑等Qwen3-4B-Instruct的实现思路用pandas可以很方便地处理 import pandas as pd df pd.read_csv(scores.csv) df[总分] df[语文] df[数学] df[英语] df[平均分] df[总分] / 3 df df.sort_values(总分, ascendingFalse) df.to_csv(sorted_scores.csv, indexFalse)对比分析实现方式DASD倾向于从基础实现展示了完整的处理逻辑Qwen3直接使用pandas库代码更简洁。适用场景如果是在教学环境中DASD的实现方式更有教育意义如果在实际工作中Qwen3的pandas方案更实用。思考过程DASD明确列出了解决问题的步骤然后再实现这体现了它的“思考型”特点。6. 科学推理与逻辑分析测试6.1 物理问题推理测试题目一个物体从80米高的地方自由落下不考虑空气阻力重力加速度取10m/s²。 请问物体落地需要多少时间落地时的速度是多少DASD-4B-Thinking的解答我们分两部分解决这个问题。 第一部分计算落地时间 已知高度 h 80m重力加速度 g 10m/s²初速度 v₀ 0自由落下 使用自由落体公式h (1/2)gt² 代入数值80 (1/2)×10×t² 计算80 5t² t² 80 ÷ 5 16 t √16 4秒 所以落地需要4秒。 第二部分计算落地速度 使用公式v gt 代入v 10 × 4 40m/s 或者用另一个公式验证v² 2gh v² 2 × 10 × 80 1600 v √1600 40m/s 两个公式结果一致。 答案落地时间4秒落地速度40m/s。Qwen3-4B-Instruct的解答自由落体公式 时间t √(2h/g) √(2*80/10) √16 4秒 速度v √(2gh) √(2*10*80) √1600 40m/s 答案4秒40m/s。对比分析解答风格DASD采用了分步骤、多公式验证的方式更注重过程的完整性Qwen3直接套用公式更简洁。教学价值对于学习物理的学生DASD的解答方式更有助于理解公式的应用和验证。6.2 化学推理问题测试题目将5克NaOH溶解在100克水中计算所得溶液的质量分数。 如果将该溶液稀释到原来浓度的1/5需要加入多少克水DASD-4B-Thinking的解答我们分两步解决这个问题。 第一步计算原溶液的质量分数 溶质质量 5gNaOH 溶剂质量 100g水 溶液总质量 5g 100g 105g 质量分数 (溶质质量 / 溶液总质量) × 100% (5 / 105) × 100% ≈ 4.76% 第二步计算稀释需要加多少水 稀释后浓度变为原来的1/5即新浓度 4.76% ÷ 5 0.952% 设需要加入的水为x克 稀释后溶液总质量 105 x 克 溶质质量不变仍是5克 新质量分数 5 / (105 x) 0.952% 0.00952 解方程 5 / (105 x) 0.00952 5 0.00952 × (105 x) 5 0.00952×105 0.00952x 5 1.0 0.00952x 0.00952×105≈1.0 4 0.00952x x 4 / 0.00952 ≈ 420.17克 需要加入约420.17克水。 验证稀释后总质量 105 420.17 525.17克 质量分数 5 / 525.17 ≈ 0.00952 0.952%正确。Qwen3-4B-Instruct的解答1. 质量分数 5/(5100)×100% 5/105×100% ≈ 4.76% 2. 稀释后浓度 4.76%/5 0.952% 设加水x克则5/(105x)0.952% 50.00952(105x) 510.00952x 40.00952x x≈420.17克对比分析计算过程DASD展示了完整的计算步骤包括近似计算的处理和验证Qwen3直接给出计算过程更紧凑。细节处理DASD在计算0.00952×105时明确写出了近似值1.0并标注了“约等于”这种细节处理更严谨。7. 性能对比总结与使用建议经过多个维度的测试我对这两个模型有了比较全面的了解。下面是我的总结和建议。7.1 核心能力对比测试维度DASD-4B-ThinkingQwen3-4B-Instruct优势方数学推理步骤详细展示完整思考过程适合教学直接给出答案和关键步骤简洁高效DASD教学场景代码生成代码完整包含文档、测试、错误处理代码简洁直接解决问题平手场景不同逻辑分析会自我质疑和重新分析更像人类思考逻辑清晰直接推导DASD复杂逻辑科学推理多公式验证注重过程完整性套用公式快速得出答案DASD学习理解响应速度稍慢因为要生成思考过程较快直接输出结果Qwen3输出长度较长包含思考过程较短只输出核心内容根据需求7.2 适用场景建议根据我的测试体验我建议这样选择选择DASD-4B-Thinking如果你需要教学或学习场景需要看完整的解题思路复杂逻辑问题的逐步分析代码的完整实现包括文档和测试科学问题的详细推导过程想要了解模型的“思考过程”选择Qwen3-4B-Instruct如果你需要快速得到答案不关心中间过程日常对话和通用问答简洁的代码片段对响应速度有要求处理多样化的通用任务7.3 实际使用感受在实际使用中我发现了几个有趣的点DASD的“思考痕迹”很有价值当你在学习某个概念或解题方法时看到模型一步步思考的过程其实是在给你示范“如何思考”。这对于学习者来说比直接看到答案更有价值。Qwen3的效率优势明显对于简单问题Qwen3能快速给出答案不需要等待它“思考”的过程。在日常使用中这种效率优势很实用。两者可以互补使用我个人的使用习惯是遇到复杂问题先用DASD看它的思考过程如果只是需要快速答案就用Qwen3。有时候甚至会先用DASD分析思路再用Qwen3快速实现代码。资源消耗差异不大虽然DASD要生成更长的文本但实际测试中两者的资源消耗内存、显存差异不大因为参数规模都是40亿。8. 总结经过这一系列的对比测试我对这两个40亿参数模型有了更深入的理解。DASD-4B-Thinking确实在“思考能力”上表现突出。它的长链式思维推理训练让它能够像人类一样把复杂问题分解成多个步骤逐步解决。这种能力在数学、逻辑、科学推理等需要多步思考的任务中特别有用。Qwen3-4B-Instruct则展现了强大的通用能力。它在各种任务上都能给出不错的回答而且响应速度快输出简洁。对于不需要看思考过程的应用场景它是更高效的选择。有趣的是这两个模型其实是“同源”的——DASD是基于Qwen3-4B-Instruct训练而来的。你可以把DASD看作是Qwen3的一个“专项强化版”专门强化了推理思考能力。最后给个实用建议如果你是学生或教育工作者需要看解题思路选DASD如果你是开发者需要快速得到代码答案选Qwen3如果你两者都需要不妨都部署上根据具体问题选择合适的模型AI模型没有绝对的“好坏”只有“适合”与“不适合”。找到最适合你需求的模型才是最重要的。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。