Alibaba открыла исходный код своей новейшей модели рассуждений: QwQ-32B — сопоставима с DeepSeek-R1 197

6 марта 2025 года рано утром Alibaba официально выпустила и опубликовала в открытом доступе свою новейшую модель рассуждений — Tongyi Qianwen QwQ-32B.

Tongyi Qianwen QwQ-32B обучена с помощью масштабного обучения с подкреплением. В отличие от традиционных методов предварительного и последующего обучения, обучение с подкреплением позволяет модели приобретать знания в процессе взаимодействия со средой. Благодаря этому она демонстрирует выдающиеся результаты в математических рассуждениях, программировании, а также в общих способностях, что позволяет более эффективно повышать её возможности к рассуждению.

Кроме того, в эту модель интегрированы возможности, связанные с Agent (автономными агентами). Благодаря этим возможностям модель при использовании инструментов способна мыслить критически и корректировать процесс рассуждения в реальном времени в зависимости от обратной связи от среды.

Обзор модели Tongyi Qianwen QwQ-32B

• Tongyi Qianwen QwQ-32B — это модель рассуждений с 32 миллиардами параметров. Хотя количество её параметров значительно меньше, чем у DeepSeek-R1 (у которой 671 миллиард параметров, из которых активируются 37 миллиардов), её производительность сопоставима с полной версией DeepSeek-R1.

• Эта модель распространяется по лицензии Apache 2.0 с открытым исходным кодом, что позволяет пользователям бесплатно загружать её и использовать в коммерческих целях. Существуют две платформы с открытым исходным кодом для модели: Hugging Face (https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B) и ModelScope (https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B).

Производительность модели Tongyi Qianwen QwQ-32B

• Выдающаяся производительность: QwQ-32B демонстрирует впечатляющие результаты в математических рассуждениях, программировании и общих способностях. В бенчмарке AIME24 и тесте LiveCodeBench её показатели сопоставимы с DeepSeek-R1 и превосходят другие модели аналогичного размера.

• Обучение с подкреплением и возможности автономного агента: Благодаря масштабному обучению с подкреплением возможности рассуждения QwQ-32B значительно улучшились, что позволяет ей проводить глубокий анализ и решать сложные задачи. Кроме того, модель интегрирована с возможностями автономного агента, что позволяет ей критически мыслить при использовании инструментов и корректировать процесс рассуждения на основе обратной связи от среды.

• Универсальность в различных областях: QwQ-32B демонстрирует отличные результаты в задачах по математике, программированию и общим задачам, а также поддерживает мультимодальные задачи, такие как распознавание речи и распознавание изображений. В бенчмарках LiveBench, IFEval и BFCL её результаты превосходят DeepSeek-R1. Кроме того, она предъявляет невысокие требования к аппаратным ресурсам: локальное развёртывание возможно на потребительских видеокартах, что делает её хорошо подходящей для сценариев применения с ограниченными аппаратными ресурсами.

Применение модели Tongyi Qianwen QwQ-32B

• Математические и логические рассуждения: В задачах математических рассуждений, таких как AIME24, QwQ-32B показывает отличные результаты и может быть полезна как в образовании, так и в научных исследованиях.

• Программирование и генерация кода: В тесте LiveCodeBench она способна генерировать высококачественный код, что делает её подходящей для разработки программного обеспечения и обучения программированию.

• Обработка общих задач: QwQ-32B демонстрирует выдающиеся результаты в следовании инструкциям (IFEval), обработке мультимодальных задач и других областях, что позволяет ей справляться с широким спектром общих задач.

• Задачи, связанные с автономными агентами: Поскольку модель поддерживает возможности автономного агента, она способна принимать динамические решения и адаптироваться к среде, что делает её пригодной для автоматизированной обработки сложных задач.

HF: https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B

Модель: https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B

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

Чат: https://chat.qwen.ai