QwQ-32B

QwQ-32B

QwQ-32B adalah model bahasa fokus penalaran parameter 32,5 miliar dari seri Qwen yang unggul dalam pemecahan masalah kompleks melalui peningkatan kemampuan berpikir dan penalaran dibandingkan dengan model yang disetel instruksi konvensional.
https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B?ref=aipure&utm_source=aipure
QwQ-32B

Informasi Produk

Diperbarui:Mar 11, 2025

Apa itu QwQ-32B

QwQ-32B adalah model penalaran berukuran sedang dalam seri Qwen, yang dikembangkan oleh Tim Qwen sebagai bagian dari keluarga model Qwen2.5 mereka. Ini adalah model bahasa kausal dengan 32,5 miliar parameter yang telah menjalani pra-pelatihan dan pasca-pelatihan (termasuk penyetelan halus yang diawasi dan pembelajaran penguatan). Model ini menampilkan arsitektur transformer dengan RoPE, SwiGLU, RMSNorm, dan bias Perhatian QKV, yang berisi 64 lapisan dengan 40 kepala perhatian untuk Q dan 8 untuk KV. Model ini mendukung panjang konteks penuh 131.072 token dan dirancang untuk mencapai kinerja kompetitif terhadap model penalaran canggih lainnya seperti DeepSeek-R1 dan o1-mini.

Fitur Utama QwQ-32B

QwQ-32B adalah model penalaran berukuran sedang dari seri Qwen dengan 32,5 miliar parameter, dirancang untuk meningkatkan kinerja dalam tugas penalaran kompleks. Model ini memiliki arsitektur canggih termasuk transformer dengan RoPE, SwiGLU, RMSNorm, dan bias Atensi QKV, mendukung panjang konteks 131.072 token. Model ini menunjukkan kemampuan penalaran yang unggul dibandingkan dengan model yang disetel instruksi konvensional dan mencapai kinerja kompetitif terhadap model penalaran canggih seperti DeepSeek-R1 dan o1-mini.
Arsitektur Penalaran Tingkat Lanjut: Menggabungkan komponen khusus seperti RoPE, SwiGLU, RMSNorm, dan bias Atensi QKV dengan 64 lapisan dan 40/8 kepala atensi untuk Q dan KV
Pemrosesan Konteks yang Diperluas: Mampu menangani hingga 131.072 token dengan dukungan penskalaan YaRN untuk pemrosesan informasi urutan panjang yang ditingkatkan
Pembuatan Output yang Bijaksana: Menampilkan proses berpikir unik yang ditandai dengan tag <think> untuk memastikan respons berkualitas tinggi dan beralasan baik
Opsi Penerapan yang Fleksibel: Mendukung beberapa kerangka penerapan termasuk vLLM dan berbagai format kuantisasi (GGUF, 4-bit bnb, 16-bit)

Kasus Penggunaan QwQ-32B

Pemecahan Masalah Matematika: Unggul dalam memecahkan masalah matematika kompleks dengan penalaran langkah demi langkah dan format jawaban standar
Analisis dan Pembuatan Kode: Menunjukkan kemampuan yang kuat dalam tugas pengkodean dan penalaran teknis
Penilaian Pilihan Ganda: Menangani tanya jawab terstruktur dengan format respons standar dan penalaran terperinci

Kelebihan

Kinerja yang kuat dalam tugas penalaran kompleks
Dukungan panjang konteks yang luas
Beberapa opsi penerapan dan kuantisasi

Kekurangan

Membutuhkan format perintah khusus untuk kinerja optimal
Dapat mencampur bahasa atau beralih di antara keduanya secara tak terduga
Keterbatasan kinerja dalam penalaran akal sehat dan pemahaman bahasa yang bernuansa

Cara Menggunakan QwQ-32B

Instal Dependensi yang Diperlukan: Pastikan Anda memiliki versi terbaru dari pustaka transformer Hugging Face (versi 4.37.0 atau lebih tinggi) yang terinstal untuk menghindari masalah kompatibilitas
Impor Pustaka yang Diperlukan: Impor AutoModelForCausalLM dan AutoTokenizer dari pustaka transformer
Muat Model dan Tokenizer: Inisialisasi model menggunakan model_name='Qwen/QwQ-32B' dengan pemetaan perangkat otomatis dan dtype. Muat tokenizer yang sesuai
Siapkan Input: Format input Anda sebagai daftar kamus pesan dengan kunci 'role' dan 'content'. Gunakan format templat obrolan
Hasilkan Respons: Gunakan model.generate() dengan parameter yang direkomendasikan: Temperature=0.6, TopP=0.95, dan TopK antara 20-40 untuk hasil optimal
Proses Output: Dekode token yang dihasilkan menggunakan tokenizer.batch_decode() untuk mendapatkan respons akhir
Opsional: Aktifkan Konteks Panjang: Untuk input lebih dari 32.768 token, aktifkan YaRN dengan menambahkan konfigurasi rope_scaling ke config.json
Ikuti Panduan Penggunaan: Pastikan model dimulai dengan '<think>\n', kecualikan konten pemikiran dari riwayat percakapan, dan gunakan perintah standar untuk tugas-tugas tertentu seperti masalah matematika atau pertanyaan pilihan ganda

FAQ QwQ-32B

QwQ-32B adalah model penalaran dari seri Qwen, yang dirancang untuk kemampuan berpikir dan bernalar yang ditingkatkan. Ini adalah model berukuran sedang dengan 32,5 miliar parameter yang dapat mencapai kinerja kompetitif terhadap model penalaran canggih seperti DeepSeek-R1 dan o1-mini.

Alat AI Terbaru Serupa dengan QwQ-32B

Athena AI
Athena AI
Athena AI adalah platform bertenaga AI yang serbaguna yang menawarkan bantuan belajar yang dipersonalisasi, solusi bisnis, dan pelatihan hidup melalui fitur seperti analisis dokumen, pembuatan kuis, kartu flash, dan kemampuan obrolan interaktif.
Aguru AI
Aguru AI
Aguru AI adalah solusi perangkat lunak on-premises yang menyediakan pemantauan komprehensif, keamanan, dan alat optimisasi untuk aplikasi berbasis LLM dengan fitur seperti pelacakan perilaku, deteksi anomali, dan optimisasi kinerja.
GOAT AI
GOAT AI
GOAT AI adalah platform yang didukung AI yang menyediakan kemampuan ringkasan satu klik untuk berbagai jenis konten termasuk artikel berita, makalah penelitian, dan video, sambil juga menawarkan orkestrasi agen AI canggih untuk tugas spesifik domain.
GiGOS
GiGOS
GiGOS adalah platform AI yang menyediakan akses ke berbagai model bahasa canggih seperti Gemini, GPT-4, Claude, dan Grok dengan antarmuka intuitif bagi pengguna untuk berinteraksi dan membandingkan berbagai model AI.