阿里巴巴开源其最新的推理模型 QwQ-32B，

QwQ-32B 是 Qwen 团队 开发的一款 320 亿参数 的 大语言模型（LLM），它的主要特点是 结合了强化学习（RL），大幅提升了模型在 数学、编程、推理 任务上的能力。

📌 关键特点：

  • 强化学习优化推理能力：模型不仅仅通过数据训练，还通过强化学习不断改进自身推理过程，使其在数学、编程等领域表现更优。
  • 媲美超大模型：尽管 QwQ-32B 只有 320 亿参数，但其性能可以媲美 DeepSeek-R1（总参数 6710 亿，实际激活 370 亿）。
  • 智能体能力（Agent-like Features）：可以结合工具、执行任务、批判性思考，并根据反馈优化回答。
  • 完全开源：QwQ-32B 已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源，可供开发者免费使用。

强化学习（RL）优化推理能力

传统语言模型的问题

一般的大语言模型（LLM），如 ChatGPT、Llama、Mistral，主要通过 两种训练方式：

  1. 预训练（Pre-training）：在海量文本数据上训练，让模型具备基本的语言、知识、推理能力。

  2. 后训练（Fine-tuning）：

    • 监督微调（SFT）：使用人工标注的高质量数据让模型表现更稳定。
    • RLHF（强化学习 + 人类反馈）：让模型根据人类反馈调整回答，使其更符合用户需求。

但这些方法有一个局限：

❌ 模型容易生成错误答案，并且难以发现自己的错误！
❌ 尤其在数学、编程任务上，模型的推理能力有限！

QwQ-32B 采用新的强化学习方法

QwQ-32B 不仅仅依赖人类反馈，而是让模型自己验证答案的正确性！

  1. 数学任务：

    • 不是依赖人工标注的答案，而是让模型自己计算，并检查是否符合数学规律。
    • 例如，QwQ-32B 计算一个数学表达式后，会用额外的步骤验证答案是否正确。

  2. 编程任务：

    • 让模型自己运行生成的代码，并检查是否通过了测试用例，而不仅仅是生成代码后就认为它正确。
    • 例如，QwQ-32B 在生成 Python 代码后，会尝试在服务器上运行它，并检查它是否能正确执行。

✅ 结果：

  • 这样训练出来的模型，比传统 LLM 在数学、编程上的正确率更高。
  • 解决了 "只会生成答案但不知道对错" 的问题。

具备智能体（Agent）能力

  • 能够 结合工具使用，进行批判性思考。
  • 可根据环境反馈调整推理过程，提高智能性。

✅ 应用场景：

  • 解决复杂逻辑推理问题
  • 适用于 自动编程、数学推理、科学研究
  • 能够执行长时间任务，提高 AI 的自主性

基准测试表现

QwQ-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。

📝 结果：

  • QwQ-32B 的各方面能力媲美 DeepSeek-R1。
  • 在数学和代码方面优于 OpenAI o1-mini

完全开源，可自由使用

QwQ-32B 已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源，并采用 Apache 2.0 许可证，这意味着：

  • 开发者可以自由使用、修改、部署，无需担心商业限制。
  • 可用于自定义 AI 应用，例如智能助手、数据分析工具、编程助手等。

📌 API 调用示例

``` from openai import OpenAI import os

初始化 QwQ-32B 客户端

client = OpenAI( apikey=os.getenv("DASHSCOPEAPIKEY"), baseurl="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" )

进行数学推理任务

completion = client.chat.completions.create( model="qwq-32b", messages=[{"role": "user", "content": "9.9 和 9.11 哪个更大？"}], stream=True )

for chunk in completion: print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

```

✅ 开发者可以像调用 OpenAI API 一样使用 QwQ-32B，简单方便！

博客: https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b

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

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

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

Qwen Chat: https://chat.qwen.ai