重磅突破！QwQ-32B：用强化学习打造的AI推理黑科技

已于 2025-03-07 12:52:38 修改
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分类专栏： AI编程 文章标签： 人工智能 AI编程
于 2025-03-07 12:51:15 首次发布
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现在就体验 QwQ-32B：https://qwq32.com

AI界的新星闪耀登场 ✨

小伙伴们，AI领域又出现重大突破啦！Qwen团队最新发布的QwQ-32B模型简直太厉害了！这个只有320亿参数的模型，居然能达到参数量是它20倍的DeepSeek-R1同等表现！这不是魔法，是强化学习(RL)的力量！💪

强化学习：AI进化的秘密武器 🔍

QwQ-32B的成功秘诀在于它独特的训练方式：

  1. 从零开始：不像其他模型在已有基础上微调，QwQ-32B是从冷启动检查点开始，配合基于结果的奖励机制进行训练 🌱
  2. 专注数学和编程：第一阶段强化学习专门针对数学和编程能力，用专业验证器确保解答正确性 🧮💻
  3. 全面能力提升：第二阶段则提升了模型的通用能力，让它能更好地理解指令、符合人类偏好，表现得更像一个真正的智能助手 🌟

性能惊人，令人叹为观止 🤯

经过严格测试，QwQ-32B在数学推理、编程和一般问题解决方面表现出色，与那些参数量远超它的大模型相比毫不逊色！而且因为体积小，它更容易部署，运行成本更低，真的是性价比之王！💯

开放获取，人人可用 🙌

超棒的是，QwQ-32B完全开源！它在Hugging Face和ModelScope平台上以Apache 2.0许可证发布，任何人都可以免费使用。无论你是研究人员还是开发者，都可以轻松将它整合到你的项目中！

AI的未来，更加光明 🔮

QwQ-32B只是强化学习增强AI推理能力的开始。Qwen团队正在朝着通用人工智能(AGI)的方向努力，探索将智能体与强化学习结合，实现更长期的推理能力。

我的体验感受 💭

作为一名AI爱好者，我试用了QwQ-32B，它解决数学问题和编写代码的能力真的让我惊艳！提问"草莓(strawberry)这个单词中有几个r"时，它不仅给出了正确答案，还展示了思考过程，就像真人一样！

QwQ-32B代表了AI领域一个重要里程碑，证明了通过精心设计的强化学习技术，相对较小的模型也能达到惊人的性能。这为更易获取、更强大的AI工具的发展开辟了一条充满希望的道路！

你们想尝试这款黑科技吗？快来分享你的想法！👇

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阿里通义千问QwQ-32B：小参数大能量，重新定义推理模型新范式
xiezhipu的博客
03-06 732
在人工智能领域，模型参数规模与性能的正相关关系曾被视为行业铁律。然而，阿里巴巴通义千问团队于2025年3月6日发布的QwQ-32B模型，以320亿参数规模实现了与6710亿参数模型DeepSeek-R1（370亿激活参数）相媲美的推理能力，彻底打破了这一固有认知。这款通过大规模强化学习（RL）技术优化的模型，不仅在数学推理、代码生成等专业领域表现卓越，更在通用能力评测中实现了多项超越，标志着AI技术从"大力出奇迹"向"精巧出智慧"的重要转折。
QwQ-32B企业级本地部署：结合XInference与Open-WebUI使用
maxcode
03-11 1325
QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型，拥有320亿参数，基于Transformer架构，采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色，性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色，例如在AIME24基准上，其数学问题解决能力得分达到79.5，超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、IFEval和BFCL基准上甚至略微超过了DeepSeek-R1-671B。
QwQ - 32B 与 GPT - O1 的全面对比分析
llm_way的博客
12-02 2574
在人工智能领域，大语言模型的发展日新月异，它们在理解和生成能力上不断突破界限。QwQ - 32B 和 GPT - O1 作为其中的代表模型，各自展现出独特的特性和优势。本文将从多个维度对 QwQ - 32B 和 GPT - O1 进行深入对比，包括训练方法、模型架构、实际应用表现等方面，以帮助读者更好地理解这两款模型的差异和适用场景。
QwQ-32B：更小尺寸，性能比肩全球最强开源推理模型
Everly_的博客
03-08 1330
近期的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。例如，DeepSeek-R1 通过整合冷启动数据和多阶段训练，实现了最先进的性能，使其能够进行深度思考和复杂推理。这一次，我们探讨了大规模强化学习（RL）对大语言模型的智能的提升作用，同时推出我们。这是一款拥有 320 亿参数的模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。这一成果突显了将强化学习应用于经过大规模预训练的强大基础模型的有效性。此外，我们还在推理模型中。
大模型Qwen32b(FP16精度)部署所需的显存大小和并发数计算分析
最新发布
微学AI的博客
04-15 3196
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型Qwen32b(FP16精度)部署所需的显存大小和并发计算分析。
QwQ-32B一键部署！真正的0代码，0脚本，0门槛
DEVELOPERAA的博客
03-06 1904
阿里云系统运维管理（OOS）的公共扩展功能为您提供了一键部署OpenWebUI+Ollama的便捷方案，让您轻松部署QwQ-32B模型到阿里云ECS。另外，您也可以连接阿里云百炼的QwQ-32B在线模型，本文也将提供详细的解决方案！
QWQ-32B 本地私有化部署，性能媲美DeepSeek-R1满血版
2401_84495872的博客
03-21 1922
QWQ-32B是阿里巴巴最新开源的一款新型推理模型，规模仅拥有320亿参数，但在多项基准测试中，性能几乎媲美，甚至某些测试中超越了。官方提供的评估对比图：从上图可以看出QwQ-32B表现出色，整体几乎超越，在和测试集上与几乎持平，在BFCL(函数调用)测试中，均超越。但其只有32B的参数量，在如此优秀效果的前提下又大幅降低了部署使用的成本。modelscope 地址：huggleface 地址：本次本地部署QWQ-32B推理优化框架采用vLLM，使用Open-WebUI。
​QwQ-32B：让AI在开源界内卷到底！
曾小健3的博客
12-02 1466
它不仅是阿里巴巴Qwen团队最新发布的开源模型，更是AI推理界的一名“哲学学生”——深思熟虑、不耻下问，还能给你一份惊艳的数学答卷。问题：在方程 $1 + 2 * 3 + 4 * 5 + 6 * 7 + 8 * 9 = 479$ 中，添加一对括号使等式成立。无论你是技术大牛、数学爱好者，还是对AI未来充满好奇的“哲学学生”，QwQ都为你打开了一扇通往智能边界的新大门。QwQ（发音/kwju:/，像“quill”）名字萌萌哒，但它可不是来“撒娇”的。逐步拆解问题，计算当前结果，与目标值比较，发现差距。
2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
03-07 2215
QwQ-32B是阿里巴巴推出的最新推理模型，仅用320亿参数，性能媲美671B参数的DeepSeek-R1。它在数学、编程和通用能力方面表现卓越，支持多模态任务和Agent相关能力，能够根据环境反馈动态调整策略。QwQ-32B不仅是AI技术的突破，更是推理模型的典范。无论是数学、编程还是逻辑推理，它都能帮你高效完成任务。立即行动，下载模型并加入开发者社区，开启你的AI推理之旅！👉 关注作者并私信“QwQ教程”获取全套案例代码与资源包！#QwQ32B #AI推理模型 #保姆级教程 #2025趋势。
QwQ-32B vs DeepSeek-R1：程序员视角的模型选型指南
03-27 865
在AI技术飞速发展的当下，程序员的工作方式正经历着深刻变革。AI工具，尤其是大语言模型，已经深入渗透到软件开发的各个环节，从代码生成、调试，到文档撰写、架构设计，都能看到它们的身影。对于初级程序员而言，理解不同模型的特点与适用场景，不仅能够显著提升开发效率，还能在项目选型时做出更明智的决策。
QwQ-32B-GGUF模型部署
NDF923的专栏
04-01 1167
由于硬件只有两张4090卡，但是领导还想要满血版32b的性能，那就只能部署GGUF版。据说QwQ-32B比Deepseek-R1-32b要更牛逼一些，所以就选择部署QwQ-32B-GGUF，根据最终的测试--针对长文本（3-5M大小）的理解，QwQ-32B-GGUF确实要比Deepseek-R1-32b-GGUF好一些。是阿里官方发布的原始模型，通常以 PyTorch 权重文件（如.bin或）形式存储，需依赖深度学习框架（如 Hugging Face Transformers）加载。
QwQ-32B 开源！本地部署+微调教程来了
机器学习社区
03-09 2861
今天，通义千问开源了推理模型QwQ-32BQwQ-32B 在一系列基准测试中进行了评估，测试了数学推理、编程能力和通用能力。以下结果展示了 QwQ-32B 与其他领先模型的性能对比，包括 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini 以及原始的 DeepSeek-R1。
阿里发布推理模型QwQ-32B-Preview，性能超OpenAI o1-preview
bagell的博客
11-29 2649
今天，阿里巴巴的 Qwen 团队发布了其最新的推理模型 QwQ-32B-Preview。该模型拥有 325 亿参数，并能处理约 32,000 个 Token 的提示词。值得注意的是，它是首个可以在宽松许可下下载使用的模型。试用链接：https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-32B-preview根据官网介绍，QwQ-32B-Preview 是为数不多的可以与 OpenAI 的 o1 相媲美的模型之一。
QwQ-32B 一键部署教程上线，性能比肩满血版 DeepSeek-R1
HyperAI超神经
03-07 645
此外，QwQ-32B 还集成了 Agent 相关的功能，使其能够依据环境反馈灵活调整推理过程，显著增强了模型的自主性与适应性。技术层面，QwQ-32B 在冷启动的基础上采用了两阶段的强化学习法，第一阶段专注于数学和代码任务，借助数学验证器和代码沙盒，着重提升模型的逻辑推理能力。QwQ-32B 不仅性能哇塞，在保持强劲性能的同时，它还大幅降低了部署使用成本，在消费级显卡上也能实现本地部署，堪称实力与性价比的典范。昨天，阿里云突发大招，强势开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B。小参数大能量，等你来验证！
QwQ-32B 测评和使用教程来了！
z551646的博客
03-08 2787
昨天凌晨，阿里开源了全新的推理模型：QwQ-32B。据官方发布消息，该模型性能比肩满血版 DeepSeek-R1（671B）！可以看到在官方放出的评测图中， QwQ-32B 与满血版 DeepSeek R1（671B）在五项基准测试的得分不相上下，更是远超同尺寸 R1 蒸馏模型。看到了这些消息后，我就开始上手深度测试。QwQ-32B开源链接：魔搭开源链接：https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B。
QWQ-32B概述与本地部署使用
寸先生的AI道路
03-08 2527
2025年3月5日，阿里巴巴千问QwQ-32B，即DeepSeek之后，中国AI大模型有一次震惊世界。QwQ-32B 的运行成本显著低于 DeepSeek-R1 等模型，性能更优，成本仅为 1/10，体现了我国在被外国技术封锁的情况下进行进行自主创新的能力。QwQ 是 Qwen 系列的大模型之一，专注于 推理能力（reasoning）。
通义千问：QwQ-32B 模型超越 OpenAI o1
aolan123的博客
03-03 2110
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，
低成本抗衡DeepSeek-R1！阿里重磅开源QwQ-32B，推理模型的“降维打击”来了！
SJJS_1的博客
03-06 877
3月6日，阿里宣布开源推理模型 QwQ-32B，320亿参数却实现了与 DeepSeek-R1 满血版相匹敌的性能，甚至在多项测试中实现了超越。这一突破打破了“参数规模决定性能”的固有认知，将推理能力提升至新的高度。 
qwq-32b 本地部署
03-25
### 如何在本地部署 QwQ-32B 模型 要在本地环境中成功部署 QwQ-32B 大语言模型，可以遵循以下方法和技术栈。这些方法涵盖了从环境准备到实际操作的具体细节。 #### 1. 使用 Ollama 工具简化部署过程 Ollama 是一种轻量化的工具，能够帮助开发者快速启动并运行大型语言模型，包括 QwQ-32B。它支持多种硬件架构，并允许用户通过简单的命令完成安装和初始化[^3]。 以下是基于 Ollama 的具体步骤： ```bash # 安装 Ollama curl https://ollama.ai/install.sh | sh # 下载 QwQ-32B 模型文件 ollama pull qwq/qwq-32b # 启动服务端口监听 ollama serve --port=8080 ``` #### 2. 利用 FastAPI 创建 API 接口 为了使 QwQ-32B 能够被其他应用程序调用，可以通过 Python 中的 FastAPI 构建 RESTful API。这一步骤使得模型的功能更加灵活且易于集成至现有系统中[^1]。下面是一个基本实现： ```python from fastapi import FastAPI, Request import subprocess app = FastAPI() @app.post("/generate/") async def generate_text(request: Request): data = await request.json() prompt = data.get('prompt', '') # 调用 QwQ-32B 进行推理 result = subprocess.run( ["ollama", "run", "-m", "qwq/qwq-32b", "--interactive"], input=prompt.encode(), stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) output = result.stdout.decode().strip() if result.returncode == 0 else "" return {"generated_text": output} ``` #### 3. 环境需求与硬件建议 根据官方文档描述，QwQ-32B 只需约 16GB 显存即可正常工作，因此大多数消费级 GPU 均能满足其最低要求。推荐使用的设备包括但不限于 NVIDIA RTX 3060、RTX 4070 Ti 或更高版本显卡[^4]。此外还需注意操作系统兼容性以及必要的依赖库安装情况。 #### 4. 性能优化技巧 对于追求极致效率的企业场景来说，除了基础设置外还需要考虑一些额外措施来提升整体表现水平。例如调整批处理大小(batch size)，启用混合精度计算(mixed precision training)等手段都可以有效降低延迟时间同时提高吞吐量[^2]。 ---
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