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qwq32b模型 qwq32b模型

qwq32b模型

v1.0.0

类型:扩展AI更新时间:2025-06-05 13:43:21

简介 信息 热门 同类推荐

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QwQ-32B是阿里巴巴通义千问

Qwen团队推出的一款专注于推理能力的实验性研究模型,拥有320亿参数。它在多项基准测试中表现出色,例如在MATH-500测试中准确率达到90.6%,在LiveCodeBench编程测试中表现接近OpenAI的o1-preview。该模型还具备自我事实核查机制,能够减少错误输出。QwQ-32B的核心优势在于其推理能力,尤其是在数学、编程和复杂逻辑问题解决方面。它支持消费级GPU(如RTX4090)本地部署,显存占用低,适合个人开发者和资源有限的科研团队。此外,该模型开源并遵循Apache2.0许可证,可用于商业应用!

qwq32b模型官网:https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview

Demo:https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-32B-preview

QwQ-32B是由阿里巴巴Qwen团队开发的一款320亿参数的推理模型,基于Qwen2.5-32B模型通过大规模强化学习优化而成。该模型在数学推理、编程能力和通用能力上表现出色,性能可与6710亿参数的DeepSeek-R1满血版媲美。

3月6日凌晨3点,阿里巴巴正式开源其全新推理模型——通义千问QwQ-32B。这款模型拥有320亿参数,性能却足以与拥有6710亿参数(其中激活370亿)的DeepSeek-R1相媲美。

在一系列基准测试中,QwQ-32B的表现尤为亮眼。它在数学推理测试AIME24、代码能力测试LiveCodeBench中,与DeepSeek-R1不相上下,远超OpenAI的o1-mini以及同尺寸的R1蒸馏模型。此外,在LiveBench、IFEval和BFCL等评测中,QwQ-32B的得分也超越了DeepSeek-R1,这些评测分别由Meta首席科学家杨立昆领衔、谷歌提出以及加州大学伯克利分校等机构设计。

阿里巴巴表示,QwQ-32B的成功证明了强化学习在优化大规模预训练模型中的有效性。该模型还集成了Agent相关能力,能够在使用工具时进行批判性思考,并根据环境反馈调整推理过程。

除了性能卓越,QwQ-32B的另一大优势是部署成本低。开发者和企业可以在消费级硬件上轻松部署,无需高端设备支持。

自2023年以来,阿里巴巴通义团队已开源200多款模型,涵盖大语言模型千问Qwen和视觉生成模型万相Wan两大系列,参数规模从0.5B到110B不等,实现了全模态、全尺寸大模型的开源。其中,万相2.1在HuggingFace和魔搭社区的总下载量已超百万,Github的Star数超6k。

随着通义千问QwQ-32B的开源,阿里巴巴股价大幅上涨。隔夜美股收盘涨8.61%,报收141.03美元。截至发稿,阿里巴巴港股涨幅超7%,今年以来累计涨幅已近70%。

核心功能与特点

强化学习优化:QwQ-32B通过多阶段强化学习提升推理能力,特别是在数学和编程任务上表现出色。例如,在AIME24数学测试中,QwQ-32B的得分达到79.5分,仅次于DeepSeek-R1。

长上下文支持:模型支持长达131,072个令牌的上下文窗口,能够处理更复杂的长文本任务。

高效部署:QwQ-32B可在消费级硬件上运行,例如使用24GB显存的显卡即可部署。此外,模型开源并遵循Apache2.0协议,支持免费商用。

创新架构:采用新型Transformer架构,包括RoPE嵌入、SwiGLU激活和RMSNorm,提升了推理准确性和速度。

性能表现

在多项基准测试中,QwQ-32B的表现接近甚至超越了DeepSeek-R1。例如,在LiveCodeBench编程测试中,QwQ-32B的代码生成能力与DeepSeek-R1相当。此外,它在LiveBench、IFEval等通用能力测试中也表现出色。

应用场景

QwQ-32B适用于多种场景,包括数学建模、编程辅助、复杂逻辑推理等。其开源特性和低资源需求使其成为中小企业和开发者的理想选择。

部署方式

用户可以通过阿里云百炼平台快速部署QwQ-32B,并进行微调和应用搭建。此外,模型已在HuggingFace和ModelScope上开源,支持本地部署。

QwQ-32B的推出展示了强化学习在提升模型推理能力方面的潜力,并为通用人工智能的发展提供了新的思路。

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