3月6日凌晨，阿里云发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B。官方称，这个新模型仅仅拥有320亿参数，但在性能上比肩6710亿参数的满血版DeepSeek R1。
根据阿里云官方数据，QwQ-32B在编程竞赛（LiveCodeBench）和美国数学竞赛（AIME24）两项略逊于满血版的DeepSeek-R1，但在其他三项测试中则全面超越了后者。此外，QwQ-32B的表现也远超OpenAI-o1-mini。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DeepSeek-R1-671B。
阿里云团队基于Qwen2.5-32B模型探索了扩展强化学习（RL）的技术方案，并发现这种方法显著提升了模型在数学与编程任务中的表现。通过持续扩展强化学习训练规模，中型模型也能实现与巨型混合专家模型（MoE）相匹敌的性能水平。
QwQ-32B的性能优势
QwQ-32B在推理性能上表现出色，仅用320亿参数量就达到了与6710亿参数的DeepSeek R1相当的性能水平，且推理成本仅为后者的1/10。这一突破性进展使得QwQ-32B能够在资源有限的环境中高效运行，极大地拓展了其应用场景。
AIStack智算中心支持QwQ-32B部署
AIStack智算中心（后文称为AIStackDC）现已全面支持QwQ-32B的部署。AIStackDC是一个高效、灵活的算力资源租赁解决方案平台，提供基于“容器实例”的灵活算力租用服务，满足个人用户以及企业、院校、研究机构等各类组织对高性能计算资源的需求。
关于QwQ-32B部署主线流程解读
1、注册登录AIStack智算中心
首先，我们通过浏览器访问AIStackDC平台：
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2、创建实例
我们需要创建一个实例，实例是部署QwQ-32B模型的环境
3、进入实例
4、安装部署...
部署流程细节不在此处一一展开，喂饭级别详细教程请点击
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5、访问细节...
通过open-webui界面实现本地访问：
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