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6日凌晨,阿里巴巴正式发布通义千问最新开源模型QwQ-32B,业界评其为“小美全”模型典范。QwQ-32B仅有320亿参数,比DeepSeek有更小的尺寸
DeepSeekR1:6710亿参数(其中 370 亿被激活)
与DeepSeekR1相比,参数量仅约为其 1/20
根据官方披露的测试结果,QwQ-32B在多项关键评测中表现非常出色,其在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃,整体性能比肩DeepSeek-R1。更让人惊艳的是,QwQ-32B还集成了与Agent相关的能力,这使得模型在使用工具时能够进行批判性思考,并依据环境反馈灵活调整推理过程,极大提升了模型的适应性与智能性。在过去,众多高性能推理模型通常需要高端专业级显卡或大规模服务器集群才能完成部署,这无疑提高了使用成本和技术门槛,令许多开发者和企业难以涉足。
得益于其在模型架构优化、量化与压缩技术、推理加速技术等多个方面所进行的创新,QwQ - 32B彻底改变了这一状况,自此消费级显卡上能实现本地部署,众多开发者和企业有了新的理想选择。
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