Каковы основные технические характеристики QwQ-32B?

QwQ-32B имеет 32,5 миллиарда общих параметров (31,0 миллиарда без учета эмбеддингов), 64 слоя, 40 голов внимания для Q и 8 для KV (GQA) и поддерживает длину контекста 131 072 токена. Он использует трансформеры с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и архитектурой смещения Attention QKV.

Каковы рекомендуемые правила использования для оптимальной производительности?

Основные рекомендации включают: 1) Обеспечьте продуманный вывод, начиная с '<think>\n', 2) Используйте Temperature=0,6 и TopP=0,95 для выборки, 3) Используйте TopK между 20-40, 4) Исключите содержание мышления из истории разговоров, 5) Включите YaRN для входных данных, превышающих 32 768 токенов.

Каковы требования для использования QwQ-32B?

QwQ-32B основан на Qwen2.5 и требует последней версии библиотеки Hugging Face 'transformers' (версия 4.37.0 или более поздняя). Использование более старых версий приведет к ошибке 'KeyError: qwen2'.

Как я могу получить доступ или попробовать QwQ-32B?

Вы можете получить доступ к QwQ-32B тремя способами: 1) Попробуйте демоверсию на Hugging Face Spaces, 2) Получите доступ через платформу QwenChat (chat.qwen.ai) или 3) Разверните ее самостоятельно, используя предоставленные фрагменты кода с библиотекой transformers.

QwQ-32B

WebsiteContact for PricingLarge Language Models (LLMs)Research Tools

QwQ-32B - это языковая модель с 32,5 миллиардами параметров, ориентированная на рассуждения, из серии Qwen, которая превосходно решает сложные проблемы благодаря улучшенному мышлению и возможностям рассуждения по сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции.

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B?ref=aipure&utm_source=aipure

Обзор
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:11/03/2025

Что такое QwQ-32B

QwQ-32B - это модель рассуждений среднего размера в серии Qwen, разработанная командой Qwen в рамках их семейства моделей Qwen2.5. Это причинно-следственная языковая модель с 32,5 миллиардами параметров, которая прошла как предварительное обучение, так и постобработку (включая контролируемую тонкую настройку и обучение с подкреплением). Модель имеет архитектуру transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещением Attention QKV, содержащую 64 слоя с 40 головками внимания для Q и 8 для KV. Она поддерживает полную длину контекста в 131 072 токена и предназначена для достижения конкурентоспособной производительности по сравнению с другими современными моделями рассуждений, такими как DeepSeek-R1 и o1-mini.

Ключевые особенности QwQ-32B

QwQ-32B - это модель рассуждений среднего размера из серии Qwen с 32,5 миллиардами параметров, разработанная для повышения производительности в сложных задачах рассуждения. Она имеет продвинутую архитектуру, включающую трансформеры с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещением Attention QKV, поддерживающие контекстную длину в 131 072 токена. Модель демонстрирует превосходные возможности рассуждения по сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции, и достигает конкурентоспособной производительности по сравнению с современными моделями рассуждения, такими как DeepSeek-R1 и o1-mini.

Продвинутая архитектура рассуждений: Включает специализированные компоненты, такие как RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение Attention QKV с 64 слоями и 40/8 голов внимания для Q и KV

Расширенная обработка контекста: Способен обрабатывать до 131 072 токенов с поддержкой масштабирования YaRN для улучшенной обработки информации длинных последовательностей

Продуманная генерация вывода: Имеет уникальный мыслительный процесс, обозначенный тегами <think>, для обеспечения высококачественных, хорошо обоснованных ответов

Гибкие варианты развертывания: Поддерживает несколько фреймворков развертывания, включая vLLM и различные форматы квантования (GGUF, 4-bit bnb, 16-bit)

Варианты использования QwQ-32B

Решение математических задач: Превосходно решает сложные математические задачи с пошаговыми рассуждениями и стандартизированным форматированием ответов

Анализ и генерация кода: Демонстрирует сильные возможности в задачах кодирования и техническом рассуждении

Оценка с множественным выбором: Обрабатывает структурированные вопросы с стандартизированными форматами ответов и подробными рассуждениями

Преимущества

Высокая производительность в сложных задачах рассуждения

Поддержка большой длины контекста

Множество вариантов развертывания и квантования

Недостатки

Требует определенного форматирования подсказок для оптимальной производительности

Может смешивать языки или неожиданно переключаться между ними

Ограничения производительности в рассуждениях здравого смысла и нюансированном понимании языка

Как использовать QwQ-32B

Установите необходимые зависимости: Убедитесь, что у вас установлена последняя версия библиотеки Hugging Face transformers (версия 4.37.0 или выше), чтобы избежать проблем с совместимостью

Импортируйте необходимые библиотеки: Импортируйте AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer из библиотеки transformers

Загрузите модель и токенизатор: Инициализируйте модель, используя model_name='Qwen/QwQ-32B' с автоматическим сопоставлением устройств и dtype. Загрузите соответствующий токенизатор

Подготовьте входные данные: Отформатируйте входные данные в виде списка словарей сообщений с ключами 'role' и 'content'. Используйте формат шаблона чата

Сгенерируйте ответ: Используйте model.generate() с рекомендуемыми параметрами: Temperature=0.6, TopP=0.95 и TopK между 20-40 для достижения оптимальных результатов

Обработайте выходные данные: Декодируйте сгенерированные токены с помощью tokenizer.batch_decode(), чтобы получить окончательный ответ

Необязательно: включите длинный контекст: Для входных данных размером более 32 768 токенов включите YaRN, добавив конфигурацию rope_scaling в config.json

Следуйте инструкциям по использованию: Убедитесь, что модель начинается с '<think>\n', исключите содержание мышления из истории разговоров и используйте стандартизированные подсказки для конкретных задач, таких как математические задачи или вопросы с множественным выбором

Часто задаваемые вопросы о QwQ-32B

QwQ-32B - это модель рассуждений из серии Qwen, разработанная для улучшения возможностей мышления и рассуждений. Это модель среднего размера с 32,5 миллиардами параметров, которая может достигать конкурентоспособной производительности по сравнению с современными моделями рассуждений, такими как DeepSeek-R1 и o1-mini.

Последние ИИ-инструменты, похожие на QwQ-32B

Athena AI

FreemiumAI Productivity Tools Large Language Models (LLMs)

Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.

Aguru AI

Free TrialMonitor & Log Management Large Language Models (LLMs)

Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.

GOAT AI

FreemiumSummarizer Large Language Models (LLMs)

GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.

GiGOS

Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

GiGOS - это AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.

QwQ-32B