QwQ-32B开源！更小尺寸，仅1/20参数性能比肩满血R1

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01 模型介绍 今天，通义千问开源了推理模型QwQ-32B QwQ-32B 在一系列基准测试中进行了评估，测试了数学推理、编程能力和通用能力。以下结果展示了 QwQ-32B 与其他领先模型的性能对比，包括 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini 以及原始的 DeepSeek-R1。 在测试数学能力的 AIME24 评测集上，以及评估代码能力的 LiveCodeBench 中，千问 QwQ-32B 表现与DeepSeek-R1相当，远胜于 o1-mini 及相同尺寸的R1 蒸馏模型；在由Meta首席科学家杨立昆领衔的“最难LLMs评测榜” LiveBench、谷歌等提出的指令遵循能力IFEval评测集、由加州大学伯克利分校等提出的评估准确调用函数或工具方面的BFCL测试中，千问 QwQ-32B 的得分均超越了 DeepSeek- R1。 大规模强化学习 研究团队在冷启动的基础上开展了大规模强化学习。在初始阶段，特别针对数学和编程任务进行了 RL 训练。 ………………………………