QwQ-32B Reasoning-Modell

Ein leistungsstarkes Reasoning-Modell der Qwen-Serie mit deutlich verbesserten Denk- und Schlussfolgerungsfähigkeiten, das besonders bei Downstream-Aufgaben und schwierigen Problemen hervorragende Leistungen erzielt. QwQ-32B erreicht wettbewerbsfähige Leistungen im Vergleich zu modernsten Reasoning-Modellen.

Hauptmerkmale:

  • Fortschrittliche Architektur mit RoPE, SwiGLU, RMSNorm
  • 32,5 Milliarden Parameter (31,0 Milliarden Nicht-Embedding)
  • Lange Kontextlänge von 131.072 Tokens
  • Modernste Reasoning-Fähigkeiten
QwQ-32B Benchmark

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Funktionen

Was QwQ-32B besonders macht

QwQ-32B ist ein mittelgroßes Reasoning-Modell, das leistungsstarke Denkfähigkeiten mit modernster Leistung kombiniert.

Fortschrittliche Architektur

Aufgebaut mit Transformern mit RoPE, SwiGLU, RMSNorm und Attention QKV Bias

Ausgeklügelte Struktur

64 Schichten mit 40 Attention-Heads für Q und 8 für KV (GQA)

Erweiterte Kontextlänge

Unterstützt volle Kontextlänge von 131.072 Tokens für umfassende Analyse

Große Parameteranzahl

32,5 Milliarden Gesamtparameter mit 31,0 Milliarden Nicht-Embedding-Parametern für tiefes Reasoning

Verbessertes Reasoning

Deutlich verbesserte Leistung bei Downstream-Aufgaben und schwierigen Problemen

Einfache Bereitstellung

Unterstützt verschiedene Bereitstellungsoptionen einschließlich vLLM für optimale Leistung

Was andere sagen

Community-Feedback zu QwQ-32B

FAQ

Häufig gestellte Fragen

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