阿里巴巴的Qwen團(tuán)隊近日震撼發(fā)布了其最新的科研成果——QwQ-32B大型語言模型，這一創(chuàng)新成果迅速引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。

QwQ-32B模型擁有驚人的320億參數(shù)，但其性能卻足以與擁有6710億參數(shù)（激活部分為370億）的DeepSeek-R1模型相媲美。這一成就的實現(xiàn)，得益于Qwen團(tuán)隊在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破，使得QwQ-32B在參數(shù)數(shù)量僅為DeepSeek-R1約1/21的情況下，實現(xiàn)了性能的飛躍。

不僅如此，阿里巴巴還在QwQ-32B的推理模型中融入了與Agent相關(guān)的能力，這一創(chuàng)新使得該模型能夠在使用工具的同時，進(jìn)行批判性思考，并根據(jù)環(huán)境的反饋靈活調(diào)整其推理過程。這一特性無疑大大增強(qiáng)了模型的實用性和智能化水平。

為了全面評估QwQ-32B的性能，阿里巴巴團(tuán)隊在一系列基準(zhǔn)測試中對其進(jìn)行了嚴(yán)格的測試，包括數(shù)學(xué)推理、編程能力以及通用能力等多個方面。結(jié)果顯示，在數(shù)學(xué)能力的AIME24評測集上，以及評估代碼能力的LiveCodeBench中，QwQ-32B的表現(xiàn)與DeepSeek-R1相當(dāng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了o1-mini以及相同尺寸的R1蒸餾模型。

在由meta首席科學(xué)家楊立昆領(lǐng)銜的“最難LLMs評測榜”LiveBench、谷歌提出的指令遵循能力IFeval評測集，以及加州大學(xué)伯克利分校等提出的評估準(zhǔn)確調(diào)用函數(shù)或工具的BFCL測試中，QwQ-32B均取得了超越DeepSeek-R1的優(yōu)異成績。這些測試結(jié)果無疑進(jìn)一步證明了QwQ-32B的強(qiáng)大性能和廣泛適用性。

QwQ-32B模型已經(jīng)在Hugging Face和ModelScope平臺上開源，廣大開發(fā)者可以通過這些平臺直接獲取并使用該模型。同時，用戶還可以通過Qwen Chat直接體驗QwQ-32B的強(qiáng)大功能，感受其帶來的智能化變革。