主要观点总结
本文介绍了QwQ-32B推理模型的发布和开源，该模型凭借卓越性能和广泛应用场景获得全球关注。通过使用阿里云函数计算FC和基于Serverless+AI的云原生应用开发平台CAP，提供了两种部署方式：应用模板部署和模型服务部署。文章还详细描述了这两种部署方式的具体步骤，并提供了关于计费、授权和删除项目的相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 模型性能卓越，获得全球关注。
QwQ-32B推理模型经过一系列基准测试评估，包括数学推理、编程和通用能力，性能比肩甚至超越其他领先模型，如DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B等。
关键观点2: 应用模板部署方式介绍。
用户可以通过基于模板创建项目的方式部署QwQ-32B模型。具体步骤包括创建项目、部署模板、验证应用等。部署过程大约持续10分钟，用户可以根据需要选择地域。
关键观点3: 模型服务部署方式介绍。
用户可以通过模型服务部署的方式使用API进行模型调用，接入线上业务应用。具体步骤包括创建项目、选择模型服务、部署模型服务、验证模型服务等。删除项目也可以通过一系列步骤进行。
文章预览
QwQ-32B 推理模型正式发布并开源，凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速在全球范围内获得了极高的关注度。 基于阿里云函数计算 FC提供算力，Serverless+ AI 云原生应用开发平台 CAP现已提供 模型服务、应用模板 两种部署方式辅助您部署QwQ 32B系列模型。您选择一键部署应用模板与模型进行对话或以API形式调用模型，接入AI应用中。欢迎您立即体验QwQ-32B。 QwQ-32B 更小尺寸 性能比肩全球最强开源推理模型 QwQ-32B 在一系列基准测试中进行了评估，包括数学推理、编程和通用能力。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 、OpenAI-o1-mini以及原始的DeepSeek-R1-671B。 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-R1-671B相当，远胜于OpenAI-o1-mini及相同
………………………………
