阿里云开源推理模型QwQ-32B：性能超越DeepSeek-R1，通义APP带来全新体验

标题：阿里云开源推理模型QwQ-32B：性能超越DeepSeek-R1，通义APP带来全新体验

随着人工智能技术的飞速发展，阿里云开源的推理模型QwQ-32B引起了广泛关注。这款模型基于Qwen2.5-32B+强化学习炼成，拥有320亿参数，其性能可与具备6710亿参数的DeepSeek-R1相媲美。QwQ-32B已在Hugging Face和ModelScope魔搭社区开源，采用了Apache 2.0开源协议，用户可以免费下载模型进行本地部署，或者通过阿里云百炼平台直接调用模型API服务。

首先，让我们来了解一下QwQ-32B的强大性能。近期的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。DeepSeek R1通过整合冷启动数据和多阶段训练，实现了最先进的性能，使其能够进行深度思考和复杂推理。而QwQ-32B作为一款拥有320亿参数的模型，其在基准测试中的表现令人瞩目。在数学推理、编程能力和通用能力的测试中，QwQ-32B几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，比肩最强开源推理模型DeepSeek-R1。在AIME24评测集上的数学能力测试以及LiveCodeBench中的代码能力评估中，千问QwQ-32B的表现与DeepSeek-R1相当，远胜于o1-mini及相同尺寸的R1蒸馏模型。在LiveBench、IFEval评测集以及BFCL测试中，千问QwQ-32B的得分均超越了DeepSeek-R1。这一系列成果充分证明了将强化学习应用于经过大规模预训练的强大基础模型的有效性。

阿里云开源推理模型QwQ-32B的另一大亮点是其与通义APP的全新体验。用户可通过通义APP免费体验最新的千问QwQ-32B模型。通义APP作为阿里云推出的智能助手，为用户提供了便捷的AI交互平台，用户可以在上面享受到QwQ-32B带来的全新体验。通过通义APP，用户可以轻松地与QwQ-32B进行交互，进行数学推理、代码编写等复杂操作。此外，用户还可以通过通义APP对QwQ-32B进行训练，使其更好地适应各种场景，提供更加精准的服务。

值得一提的是，QwQ-32B团队在模型研发过程中注重了模型的通用性。在初始阶段，QwQ-32B模型特别针对数学和编程任务进行了强化学习训练。随着训练轮次的推进，模型在数学和编程任务上的性能均表现出持续的提升。在第一阶段的RL过后，增加了另一个针对通用能力的RL。此阶段使用通用奖励模型和一些基于规则的验证器进行训练。最后发现，通过少量步骤的通用RL，可以提升其他通用能力，同时在数学和编程任务上的性能没有显著下降。这种设计理念充分考虑了现实场景的需求，使得QwQ-32B具有更广泛的适用性。

此外，QwQ-32B团队还在模型中集成了与Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。这种设计使得QwQ-32B具有更高的灵活性和适应性，能够更好地适应各种复杂场景。

总的来说，阿里云开源推理模型QwQ-32B以其卓越的性能和创新的研发理念引起了广泛关注。这款模型不仅提升了人工智能技术的水平，也为用户带来了全新的体验。未来，我们期待QwQ-32B在更多领域的应用和探索，为人类社会带来更多的便利和进步。

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