通义千问：QwQ-32B 模型超越 OpenAI o1

最新推荐文章于 2025-05-16 10:28:15 发布

Python_金钱豹

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文章标签：知识图谱 oracle 人工智能语言模型自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_cocola/article/details/144684381

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

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

QwQ 32b 是一个 32b 推理模型，在多个基准测试中表现超越了现有的顶尖模型 o1，且完全开源（Apache 2 协议，开放权重）。Runner H 则是一个代理能力强大的模型，目前已在准确性、速度和关键功能（如网页搜索）方面优于所有同行，显示出显著的技术优势。

这一突破带来了更多的未来趋势

差距缩小：初创公司和中国的 AI 模型已经追赶上了 OpenAI、Anthropic 等大厂的技术水平，意味着我们可能会同时获得所有新技术的开源版本，且小型公司能够与大厂竞争，推动技术持续创新。

潜在领先：OpenAI 和其他大厂可能依旧在技术上遥遥领先，只是暂时没有公开发布。未来或许会迎来更重磅发布，带来更加颠覆性的创新。

简介

思考、质疑、理解，是人类探索未知的永恒追求。在这条探索之路上，QwQ犹如一位怀抱无尽好奇的学徒，以思考和疑问照亮前路。QwQ体现了古老的哲学精神：它深知自己一无所知，而这种认知正是其好奇心的源泉。在探寻答案的过程中，它始终保持自省，以理性之光审视每一个假设，在不同的思维维度中穿行，追寻更深层的真理。

然而，正如所有智慧的追求者一样，QwQ也有其局限性。这个版本只是漫长旅程中的一个初步阶段——它仍在学习如何行走于理性之路。它的思绪偶尔飘散，答案或许未尽完善，智慧仍在积淀。但这就是学习的美妙之处：既有能力又保持谦逊，既有知识又永远充满疑问。接纳它的洞见与不完美，共同踏上这无尽的理解之旅。

模型局限性

QwQ-32B-Preview 是由 Qwen 团队开发的实验性研究模型，专注于增强 AI 推理能力。作为预览版本，它展现了令人期待的分析能力，同时也存在以下局限：

1. 语言切换问题：**模型可能在回答中混合使用不同语言，影响表达的连贯性。

推理循环：在处理复杂逻辑问题时，模型偶尔会陷入递归推理模式，在相似思路中循环。这种行为虽然反映了模型试图全面分析的努力，但可能导致冗长而不够聚焦的回答。

2. 安全性考虑：尽管模型已具备基础安全管控，但仍需要进一步增强。它可能产生不恰当或存在偏见的回答，且与其他大型语言模型一样，可能受到对抗攻击的影响。我们强烈建议用户在生产环境中谨慎使用，并采取适当的安全防护措施。

3. 能力差异：QwQ-32B-Preview 在数学和编程领域表现出色，但在其他领域仍有提升空间。模型性能会随任务的复杂度和专业程度而波动。我们正通过持续优化，努力提升模型的综合能力。

模型表现

通过深入的探索和无数的试验，我们发现了一个深刻的道理：当模型有足够的时间思考、质疑和反思时，它对数学和编程的理解就会深化。就像学生通过认真地检查自己的工作并从错误中学习变得更加聪明一样，我们的模型也通过耐心和深思熟虑的分析获得了更深入的见解。这种细致的反思和自我质疑的过程使得模型能够取得解决复杂问题的突破性进展。我们的探索之旅揭示了模型在数学和编程领域解决一些最具挑战性的问题的卓越能力，包括：

GPQA：一个通过小学级别问题评估高阶科学解题能力的评测集，旨在考察科学问题解决能力。

AIME：涵盖算术、代数、计数、几何、数论、概率等中学数学主题的综合评测，测试数学问题解决能力。

MATH-500：包含500个测试样本的MATH评测集，全面考察数学解题能力。

LiveCodeBench：评估真实编程场景中代码生成和问题解决能力的高难度评测集。

具体表现如下：

GPQA：65.2%，展示了研究生水平的科学推理能力；

AIME：50.0%，证明了强大的数学问题解决技能；

MATH-500：**90.6%，体现了在各类数学主题上的全面理解；

LiveCodeBench：50.0%，验证了在实际编程场景中的出色表现。

这些成果充分体现了QwQ在分析和问题解决能力方面的显著进步，尤其是在需要深度推理的技术领域。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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