QwQ-32B：超越671B DeepSeek-R1的智能革命——更小、更快、更强
QwQ-32B是阿里巴巴最新发布的大模型，这款拥有320亿参数的语言模型通过强化学习（RL）技术实现了对数学推理、编程能力及通用问题解决能力的显著提升。在与DeepSeek-R1等顶尖模型的对比中，QwQ-32B不仅性能相当，而且资源消耗更低，成为追求高效能和环保AI解决方案的理想选择。本文深入剖析了QwQ-32B的特点、优势、部署方法及其应用场景，为开发者提供了一条通往未来人工智能的清晰路径。
QwQ-32B是什么？
QwQ-32B 是阿里云开源的320亿参数推理模型，具备强大的数学、代码和通用推理能力，性能比肩全球顶尖开源模型。它支持消费级显卡部署，降低硬件门槛，同时集成智能体能力，可灵活调整推理过程。采用Apache 2.0协议开源，用户可免费下载、商用和定制化开发，推动AI技术的广泛应用。
32B 这么小的参数量是什么概念？
意味着这个模型能够直接在消费级显卡上跑起来，比如英伟达的 RTX 3090和4090。具体说来，拥有 24 GB 显存的 GPU 即可以全精度运行 QwQ-32B 完整版模型。
相较于 DeepSeek-R1，它的满血版可是有 671B（6710亿）参数，约为 QwQ-32B 的20倍。同样的硬件配置，只能跑得起 DeepSeek-R1 的 32B 蒸馏小模型。
更详细的硬件配置需求，可以参考下面的这个表格自查。
QwQ-32B的主要特点
高性能推理能力：QwQ-32B 在多项权威基准测试中表现出色，数学和代码能力与当前最强开源模型 DeepSeek-R1 相当，显著优于其他同类模型（如 OpenAI-o1-mini）。
低资源消耗：QwQ-32B 优化了模型的资源需求，能够在消费级显卡上实现本地部署，适合对硬件资源有限制的应用场景，如个人开发者、中小企业等。
集成智能体能力：模型集成了智能体（Agent）能力，能够进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程，使其在复杂任务中表现出更高的灵活性和适应性。
开源与免费商用：QwQ-32B 采用宽松的 Apache 2.0 协议开源，用户可以免费下载、部署和商用，降低了使用门槛，推动了 AI 技术的普及。
多种调用方式
本地部署：用户可以通过魔搭社区或 HuggingFace 载模型进行本地部署。
云端调用：用户可以通过阿里云 PAI 平台调用模型 API，或者使用容器服务 ACK 结合 GPU 算力进行高效推理。
QwQ-32B的模型效果
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。
数学能力：在 AIME24 数学评测集上，QwQ-32B 的表现与 DeepSeek-R1 相当，远超 OpenAI-o1-mini 和同尺寸的 R1 蒸馏模型。
编程能力：在 LiveCodeBench 编程能力评测中，QwQ-32B 同样与 DeepSeek-R1 表现相当，展现出强大的代码生成和理解能力。
通用能力
在 Meta 首席科学家杨立昆领衔的 LiveBench（“最难 LLMs 评测榜”）中，QwQ-32B 的得分超越了 DeepSeek-R1。
在谷歌提出的 IFEval 指令遵循能力评测中，QwQ-32B 的成绩也优于 DeepSeek-R1。
在加州大学伯克利分校提出的 BFCL 测试中，QwQ-32B 同样超越了 DeepSeek-R1。
成本与效率
QwQ-32B 的运行成本显著低于 DeepSeek-R1 和其他同类模型。例如，在 LiveBench 评分中，QwQ-32B 的评分约为 72.5 分，成本仅为 0.25，而 DeepSeek-R1 的评分约为 70 分，成本约为 2.50。
部署和使用QwQ-32B
详见部署使用说明见：手把手教你本地部署阿里QwQ-32B推理模型（含使用方式）
含两种部署方式，以及chatbox配置使用、API接口调用示例
相关连接
QwQ-32B项目官网：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwq-32b/
在线免费体验：https://chat.qwen.ai/?models=Qwen2.5-Plus
开源地址：