阿里云開源推理模型QwQ-32B：性能超越DeepSeek-R1，通義APP帶來全新體驗

標(biāo)題：阿里云開源推理模型QwQ-32B：性能超越DeepSeek-R1，通義APP帶來全新體驗

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，阿里云開源的推理模型QwQ-32B引起了廣泛關(guān)注。這款模型基于Qwen2.5-32B+強化學(xué)習(xí)煉成，擁有320億參數(shù)，其性能可與具備6710億參數(shù)的DeepSeek-R1相媲美。QwQ-32B已在Hugging Face和ModelScope魔搭社區(qū)開源，采用了Apache 2.0開源協(xié)議，用戶可以免費下載模型進(jìn)行本地部署，或者通過阿里云百煉平臺直接調(diào)用模型API服務(wù)。

首先，讓我們來了解一下QwQ-32B的強大性能。近期的研究表明，強化學(xué)習(xí)可以顯著提高模型的推理能力。DeepSeek R1通過整合冷啟動數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練，實現(xiàn)了最先進(jìn)的性能，使其能夠進(jìn)行深度思考和復(fù)雜推理。而QwQ-32B作為一款擁有320億參數(shù)的模型，其在基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)令人矚目。在數(shù)學(xué)推理、編程能力和通用能力的測試中，QwQ-32B幾乎完全超越了OpenAI-o1-mini，比肩最強開源推理模型DeepSeek-R1。在AIME24評測集上的數(shù)學(xué)能力測試以及LiveCodeBench中的代碼能力評估中，千問QwQ-32B的表現(xiàn)與DeepSeek-R1相當(dāng)，遠(yuǎn)勝于o1-mini及相同尺寸的R1蒸餾模型。在LiveBench、IFEval評測集以及BFCL測試中，千問QwQ-32B的得分均超越了DeepSeek-R1。這一系列成果充分證明了將強化學(xué)習(xí)應(yīng)用于經(jīng)過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的強大基礎(chǔ)模型的有效性。

阿里云開源推理模型QwQ-32B的另一大亮點是其與通義APP的全新體驗。用戶可通過通義APP免費體驗最新的千問QwQ-32B模型。通義APP作為阿里云推出的智能助手，為用戶提供了便捷的AI交互平臺，用戶可以在上面享受到QwQ-32B帶來的全新體驗。通過通義APP，用戶可以輕松地與QwQ-32B進(jìn)行交互，進(jìn)行數(shù)學(xué)推理、代碼編寫等復(fù)雜操作。此外，用戶還可以通過通義APP對QwQ-32B進(jìn)行訓(xùn)練，使其更好地適應(yīng)各種場景，提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)。

值得一提的是，QwQ-32B團隊在模型研發(fā)過程中注重了模型的通用性。在初始階段，QwQ-32B模型特別針對數(shù)學(xué)和編程任務(wù)進(jìn)行了強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。隨著訓(xùn)練輪次的推進(jìn)，模型在數(shù)學(xué)和編程任務(wù)上的性能均表現(xiàn)出持續(xù)的提升。在第一階段的RL過后，增加了另一個針對通用能力的RL。此階段使用通用獎勵模型和一些基于規(guī)則的驗證器進(jìn)行訓(xùn)練。最后發(fā)現(xiàn)，通過少量步驟的通用RL，可以提升其他通用能力，同時在數(shù)學(xué)和編程任務(wù)上的性能沒有顯著下降。這種設(shè)計理念充分考慮了現(xiàn)實場景的需求，使得QwQ-32B具有更廣泛的適用性。

此外，QwQ-32B團隊還在模型中集成了與Agent相關(guān)的能力，使其能夠在使用工具的同時進(jìn)行批判性思考，并根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整推理過程。這種設(shè)計使得QwQ-32B具有更高的靈活性和適應(yīng)性，能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜場景。

總的來說，阿里云開源推理模型QwQ-32B以其卓越的性能和創(chuàng)新的研發(fā)理念引起了廣泛關(guān)注。這款模型不僅提升了人工智能技術(shù)的水平，也為用戶帶來了全新的體驗。未來，我們期待QwQ-32B在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和探索，為人類社會帶來更多的便利和進(jìn)步。

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