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阿里云通義千問QwQ-32B:小參數大能量,媲美DeepSeek R1推理性能

   時間:2025-03-06 07:59 來源:ITBEAR作者:任飛揚

近日,強化學習在提升模型推理能力方面的潛力得到了新的驗證。據悉,一種名為DeepSeek-R1的模型,通過結合冷啟動數據和多階段訓練策略,成功展現了卓越的性能,特別是在深度思考和復雜推理任務上。

在此基礎上,阿里云通義千問團隊宣布推出其最新的推理模型QwQ-32B,該模型擁有驚人的320億參數。令人矚目的是,盡管參數規模遠小于DeepSeek-R1的6710億參數(激活370億),QwQ-32B的性能卻能夠與之比肩。

這一突破彰顯了強化學習在預訓練大模型上的強大應用效果。不僅如此,QwQ-32B還集成了與智能體相關的能力,能夠在使用工具的同時進行批判性思考,并根據環境反饋動態調整推理路徑。這一創新使得QwQ-32B在復雜場景下的表現更為出色。

目前,QwQ-32B已在Hugging Face和ModelScope平臺開源,并遵循Apache 2.0協議。用戶可以通過這些平臺或Qwen Chat直接體驗這一先進模型。

在性能測試方面,阿里云對QwQ-32B進行了全面的評估,包括數學推理、編程能力和通用能力。結果顯示,QwQ-32B在數學評測集AIME24和代碼評測集LiveCodeBench上的表現與DeepSeek-R1相當,遠超同尺寸的R1蒸餾模型及o1-mini。在LiveBench、IFeval和BFCL等多個權威評測中,QwQ-32B的得分均超越了DeepSeek-R1。

阿里云表示,QwQ-32B的成功是大規模強化學習在增強推理能力方面邁出的重要一步。這一過程中,團隊不僅見證了強化學習的巨大潛力,還發現了預訓練語言模型中尚未挖掘的無限可能。

展望未來,阿里云計劃將更強大的基礎模型與強化學習相結合,并依托規模化計算資源,推動下一代Qwen模型的發展。團隊正積極探索智能體與強化學習的集成,以實現長時推理,旨在通過推理時間的擴展,解鎖更高的智能水平。

 
 
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