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Modèle de raisonnement QwQ-32B

Un puissant modèle de raisonnement de la série Qwen, capable de penser et de raisonner avec des performances significativement améliorées dans les tâches en aval, en particulier les problèmes difficiles. QwQ-32B atteint des performances compétitives par rapport aux modèles de raisonnement de pointe.

Caractéristiques clés :

  • Architecture avancée avec RoPE, SwiGLU, RMSNorm
  • 32,5 milliards de paramètres (31,0 milliards non-embedding)
  • Longueur de contexte de 131 072 tokens
  • Capacités de raisonnement à la pointe
QwQ-32B Benchmark

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Fonctionnalités

Ce qui rend QwQ-32B spécial

QwQ-32B est un modèle de raisonnement de taille moyenne qui combine de puissantes capacités de réflexion avec des performances de pointe.

Architecture avancée

Construit avec des transformers intégrant RoPE, SwiGLU, RMSNorm et biais d'attention QKV

Structure sophistiquée

64 couches avec 40 têtes d'attention pour Q et 8 pour KV (GQA)

Longueur de contexte étendue

Prend en charge une longueur de contexte complète de 131 072 tokens pour une analyse approfondie

Grande échelle de paramètres

32,5 milliards de paramètres totaux avec 31,0 milliards de paramètres non-embedding pour un raisonnement profond

Raisonnement amélioré

Performances significativement améliorées sur les tâches en aval et les problèmes difficiles

Déploiement facile

Prend en charge diverses options de déploiement, y compris vLLM pour des performances optimales

Ce que les gens en disent

Retours de la communauté sur QwQ-32B

FAQ

Questions fréquemment posées

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