阿里通义千问推出QwQ-32B模型 激活参数比R1更少 性能相当 阿里通义千问团队发布QwQ-32B模型，该模型基于320亿参数，通过大规模强化学习（RL）在数学推理、编程及通用任务中展现卓越性能，与DeepSeek-R1（激活参数370亿）表现相当。训练分为两阶段：数学与编程任务RL阶段通过答案验证与代码测试反馈优化模型；通用能力RL阶段结合奖励模型与规则验证器提升综合能力，且不影响其他任务表现。模型在Hugging Face和ModelScope开源（Apache 2.0协议），支持工具调用与环境反馈自适应推理。未来计划探索更长时推理与智能体集成，推动AGI发展。 | ☘️ ️
- 转载请保留原文链接谢谢！
- 本站所有资源文章出自互联网收集整理，本站不参与制作，如果侵犯了您的合法权益，请联系本站我们会及时删除。
- 本站发布资源来源于互联网，可能存在水印或者引流等信息，请用户擦亮眼睛自行鉴别，做一个有主见和判断力的用户。
- 本站资源仅供研究、学习交流之用，若使用商业用途，请购买正版授权，否则产生的一切后果将由下载用户自行承担。
- 联系方式：936787576@qq.com
