我们很高兴地宣布发布 QwQ-32B，这是一个突破性的推理模型，它将强大的思维能力与最先进的性能相结合，同时与类似模型相比保持着显著更小的规模。🎯
什么是 QwQ-32B？
QwQ-32B 是 Qwen 系列的中型推理模型，专门设计用于增强思维和推理能力。凭借其先进的架构和精密的结构，它在保持显著更高效率的同时，达到了与最先进推理模型相当的性能。
主要特点
先进架构
QwQ-32B 采用了前沿技术：
- RoPE（旋转位置编码）
- SwiGLU 激活函数
- RMSNorm 层归一化
- 注意力 QKV 偏置
- 64层精密注意力结构
- Q 有 40 个注意力头
- KV 有 8 个注意力头（GQA）
令人印象深刻的规模和效率
- 325亿总参数量
- 310亿非嵌入参数
- 针对深度推理任务优化
- 高效的参数利用
扩展的上下文处理
- 支持完整的 131,072 词元上下文长度
- 增强的长序列信息捕获
- 全面的分析能力
最先进的推理能力
- 在下游任务上性能显著提升
- 出色地处理复杂问题
- 增强的思维和推理能力
- 与更大模型相当的性能
技术规格
系统要求
- 最新版本的 transformers（>=4.37.0）
- 足够的 GPU 内存以获得最佳性能
- 支持包括 vLLM 在内的多种部署选项
推荐配置
- Temperature：0.6
- TopP：0.95
- TopK：20-40
- 对于长序列（>32,768 词元）启用 YaRN
开始使用
在线试用
直接通过以下方式体验 QwQ-32B：
- HuggingFace Spaces 演示
- QwenChat 界面
本地部署
使用 transformers 库进行本地部署，获得最大的灵活性和控制力。
使用场景
QwQ-32B 在各种应用中表现出色：
- 复杂问题求解
- 逻辑推理任务
- 长文本内容分析
- 详细文本理解
- 高级思维场景
展望未来
此次发布标志着我们在创建更高效、更强大的 AI 模型之路上的重要里程碑。我们正在积极开展：
- 进一步性能优化
- 增强推理能力
- 扩展使用场景支持
- 社区驱动的改进
加入我们，一起探索 QwQ-32B 带来的先进 AI 推理的可能性。体验更高效包装中的精密思维能力。
"QwQ-32B 证明了强大的推理能力并不总是需要庞大的模型规模。其高效的架构和令人印象深刻的性能使其成为 AI 推理领域的游戏规则改变者。" - QwQAI 团队
参与其中
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