32B的模型（DeepSeek R1的激活参数是37B，QwQ是dense模型，所以两者推理激活参数差不多）能达到这个效果，我称之为逆天了，而且32B模型经过量化后，可以直接跑在本地消费级显卡上，这意味本地就可以部署了性能比坚o-mini的推理模型。

QwQ-32B在很多场景中展示出了明显超越DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B这个蒸馏模型的能力. 并且几乎可以与满血版的Deepseek-r1持平. 那么注意了！回到一开始的两个问题. 1. 是否可以用QwQ-32B在很多场景下替代Deepseek-r1 671B来降低成本？ 我觉得是有可能的

Feb 25, 2025 · 他们QwQ不仅支持Max，而是所有模型都能支持。 我觉得最好的消息是Qwen APP要发了。通义现在完全"豆包化"了。 我想，学豆包图个啥？ Qwen现在最重要的是，把模型归置一下，又乱又多，命名随心所欲，光看名字，你会眯起眼睛，啥Max，Plus，turbo，这尼玛哪个 …

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B只做了SFT，而QwQ-32B不但做了SFT，还做了强化学习。 我们可以问自己一个问题，强化学习到底对神经网络产生了什么影响。 一个神经网络靠SFT蒸馏和强化学习蒸馏后的网路里参数到底有什么区别。

Dec 24, 2024 · QVQ应该是Qwen之前推出的纯文本推理模型QwQ 在多模态模型上的拓展，这次QVQ的底座模型换成了Qwen之前开源的最大多模态模型Qwen2-VL-72B-Instruct。 这里Qwen团队在4个数据集上评估了QVQ-72B-Preview的性能。

补足了「key」，选择模型「QwQ-32B」将所有的「required」都填写完毕，点右上角的「send」测试没有错误后，copy 「cURL」这就是你要使用的「API」 我copy了API，在Trae里，写了一个简单的提示词，发给了AI

继QwQ-32B-Preview语言推理模型发布后，阿里通义团队近日开源了QVQ-72B-Preview，这是一个基于Qwen2-VL-72B构建的业内首个开源多模态推理模型，专注于增强视觉推理能力。通过赋予其基于视觉信息的深度思考和推理的高级能力，QVQ在视觉理解和复杂问题解决能力方面 ...

QwQ-32B作为Dense模型，每次调用时全部参数都被激活，从而带来了稳定而高效的性能表现，即便其总参数量仅为320亿，也能达到与DeepSeek R1专家模型（虽然拥有6710亿参数，但仅激活370亿）的相近效果。

如题，本地部署的话，14b的用16g显存显卡能用gpu跑吗，32b的用32g显存显卡能用gpu跑吗？

Qwq、r1、Flash Think这些O1-like模型的推理机制，实际上是一种高度优化且灵活的结合了MCTS、效用函数和自适应停止机制的复杂系统。虽然这些模型的设计理念和实现细节可能因任务而异，但其核心思想始终围绕着通过动态评估和实时决策来确保推理过程的高效性与 ...