標(biāo)題：阿里云發(fā)布通義千問(wèn) QwQ-32B：1/20參數(shù)超越DeepSeek R1，驚艷推理模型革新
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在模型推理能力上的提升備受矚目。近日，阿里云通義千問(wèn)推出的最新推理模型 QwQ-32B，憑借其強(qiáng)大的性能和潛力，引發(fā)了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。
首先，讓我們來(lái)了解一下 QwQ-32B 的背景。這款擁有 320 億參數(shù)的模型，其性能可與具備 6710 億參數(shù)（其中 370 億被激活）的 DeepSeek-R1 相媲美。這一成果凸顯了將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于經(jīng)過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的強(qiáng)大基礎(chǔ)模型的有效性。
QwQ-32B 的推出，不僅展示了阿里云在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破，也揭示了預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中尚未開發(fā)的可能性。這是 Qwen 在大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)以增強(qiáng)推理能力方面的第一步，預(yù)示著未來(lái)更強(qiáng)大、更接近實(shí)現(xiàn)人工通用智能（AGI）的模型即將到來(lái)。
在性能方面，阿里云對(duì) QwQ-32B 進(jìn)行了全面測(cè)試，包括數(shù)學(xué)推理、編程能力和通用能力等。測(cè)試結(jié)果顯示，QwQ-32B 在 AIME24 評(píng)測(cè)集上的表現(xiàn)與 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini 以及原始的 DeepSeek-R1 等領(lǐng)先模型相當(dāng)。而在 LiveCodeBench 和 Meta 首席科學(xué)家楊立昆領(lǐng)銜的“最難 LLMs 評(píng)測(cè)榜” LiveBench、谷歌等提出的指令遵循能力 IFEval 評(píng)測(cè)集、由加州大學(xué)伯克利分校等提出的評(píng)估準(zhǔn)確調(diào)用函數(shù)或工具方面的 BFCL 測(cè)試中，QwQ-32B 的表現(xiàn)更是遠(yuǎn)勝于 DeepSeek-R1。
更為引人注目的是，QwQ-32B 的性能超越了 DeepSeek-R1，但其參數(shù)卻僅為后者的 1/20。這一突破性的成果，無(wú)疑為推理模型的革新揭開了新的篇章。
然而，這并不是阿里云在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的終點(diǎn)。為了進(jìn)一步推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展，阿里云計(jì)劃將更強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型與依托規(guī)模化計(jì)算資源的 RL 相結(jié)合。通過(guò)將智能體與 RL 集成，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)推理，目標(biāo)是釋放更高的智能。這一創(chuàng)新性的舉措，無(wú)疑將為人工智能的發(fā)展注入新的活力。
總的來(lái)說(shuō)，阿里云發(fā)布的通義千問(wèn) QwQ-32B 憑借其強(qiáng)大的性能和潛力，引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。這一成果不僅展示了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的巨大潛力，也揭示了預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中尚未開發(fā)的可能性。在未來(lái)的發(fā)展中，我們有理由期待阿里云將為我們帶來(lái)更多驚喜和創(chuàng)新。
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