阿里云QwQ-32B大模型：在萌名背后是否能够与DeepSeek-R1争锋？

近日，阿里云旗下的通义千问团队正式揭晓了其最新的技术成果——QwQ-32B推理模型。这款模型配备了惊人的320亿参数，却在性能上展现出了与拥有6710亿参数（活跃参数370亿）的DeepSeek-R1模型相媲美的实力。

QwQ-32B模型现已在Hugging Face和ModelScope两大平台上开源，并遵循Apache 2.0开源协议，这标志着阿里云在推动AI技术开放共享方面迈出了重要一步。

用户可以通过Qwen Chat或通义平台，亲身体验QwQ-32B的强大功能。在Qwen Chat中，用户只需选择Qwen2.5-Plus并开启QwQ深度思考模式，即可感受其卓越的推理能力。同样，在通义App或网页端，用户也能轻松选择Qwen-QwQ-32B智能体进行互动。

尽管QwQ的名字听起来有些俏皮可爱，但其性能却不容小觑。阿里云对QwQ-32B进行了全面的性能测试，包括数学推理、编程能力和通用能力等多个方面。测试结果显示，QwQ-32B在数学能力评测集AIME24和代码能力评估平台LiveCodeBench上的表现，与DeepSeek-R1相当，甚至在某些方面超越了后者。同时，在与o1-mini及相同尺寸的R1蒸馏模型的对比中，QwQ-32B也展现出了明显的优势。

在由meta首席科学家杨立昆领衔的“最难LLMs评测榜”LiveBench、谷歌提出的指令遵循能力IFeval评测集以及加州大学伯克利分校等提出的BFCL测试中，QwQ-32B的得分均超过了DeepSeek-R1，进一步证明了其强大的推理能力。

阿里云表示，QwQ-32B的推出是其在大规模强化学习（RL）以增强推理能力方面的初步尝试。通过这一尝试，阿里云不仅看到了扩展RL的巨大潜力，还发现了预训练语言模型中尚未充分发掘的可能性。未来，阿里云将继续致力于开发下一代Qwen模型，计划将更强大的基础模型与依托规模化计算资源的RL相结合，以推动人工智能向人工通用智能（AGI）的迈进。

阿里云还在积极探索将智能体与RL集成的可能性，以实现长时推理。这一目标的实现，将有助于通过推理时间的扩展来释放更高的智能水平，为人工智能的发展注入新的活力。

除了QwQ-32B外，阿里云通义千问团队还拥有其他强大的模型，如QvQ等，它们共同构成了阿里云在AI领域的强大阵容。