大模型评测【开源篇】Qwen大模型|同样的基座,推理模型Qwq相比常规模型Qwen-instruct,到底哪里更强?

基于同样的基座:qwen2.5-32b-base,qwen官方先后推出了常规模型qwen2.5-32b-instruct(下面简称instruct模型)和推理模型qwq-32b-preview/qwq-32b(下面简称qwq)。众所周知,推理模型擅长推理,我们可以预期qwq在逻辑推理、数学、代码等方面远胜instruct模型,那其他维度呢?

我们接下来通过全方位的评测一探究竟。评测包括8大领域,300多个细分维度。

qwen2.5-32b-instruct

qwq-32b

变化

总分

68.51

77.18

13%

医疗

71.60

76.45

7%

教育

80.02

85.90

7%

金融

71.83

78.33

9%

法律

50.70

60.80

20%

行政公务

### 任务优化与性能表现 Qwen3-30B-A3B 模型作为一款小型 MoE(Mixture of Experts)模型,其设计目标是在保证高性能的同时大幅降低计算资源的消耗。具体而言,该模型的激活参数数量仅为 QwQ-32B 的 10%,但其推理能力和生成质量却胜一筹。这一优化使得 Qwen3-30B-A3B 在多个关键任务中展现出卓越的性能表现。 在代码生成与理解方面,Qwen3-30B-A3B 模型能够高效地处理复杂的编程任务,包括但不限于代码补全、代码翻译、代码解释和错误检测。其在代码相关任务中的表现接近甚至超越了一些大规模的模型,如 Qwen2.5-72B-Instruct,这表明它在编程语言的理解和生成方面具有极高的准确性和流畅性。 在数学推理任务中,Qwen3-30B-A3B 模型同样表现出色。它可以处理从基础算术到高级数学推理的各种问题,包括代数、几何、微积分等领域的题目。该模型在数学基准测试中与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比,展现了极具竞争力的结果。 此外,Qwen3-30B-A3B 模型还支持灵活切换思考模式,这意味着它可以在不同的推理模式之间切换,以适应不同类型的输入和任务需求。例如,在需要快速响应的任务中,模型可以采用高效的推理模式,而在需要高质量输出的任务中,则可以切换到注重生成质量的模式。这种灵活性使得 Qwen3-30B-A3B 能够好地适应多样化的应用场景。 在部署与推理优化方面,Qwen3-30B-A3B 模型采用了 vLLM 框架进行推理优化,结合 Open-WebUI 实现了高效的本地私有化部署。这一部署方案不仅提高了模型的推理速度,还降低了资源消耗,使得该模型能够在中等规模的硬件配置上高效运行。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载 Qwen3-30B-A3B 模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen3-30B-A3B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen3-30B-A3B") ```
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