最终，在风靡了一个月左右之后，DeepSeek-R1被其中国竞争对手阿里巴巴所超越。阿里巴巴发布了QWQ-32B模型，这是一个参数仅为DeepSeek-R1 5%的最先进推理模型。

阿里巴巴QWQ-32B是什么？

QwQ-32B是由阿里巴巴Qwen团队开发的具有320亿参数的语言模型。它经过优化，擅长推理、数学问题解决和编程。尽管其参数数量远少于DeepSeek-R1（6710亿参数），但通过先进的强化学习技术，它实现了与之相当的性能。

QwQ-32B的关键特性：

• 强化学习优化：采用多阶段强化学习（RL）训练过程，以提升数学推理、编程能力和问题解决能力。
• 先进的数学与编程能力：集成数学问题准确性验证器和代码执行服务器，以确保功能正确性。
• 增强的指令遵循性：额外的RL训练提高了与人类偏好的对齐度和指令理解能力。
• 基于代理的推理：适应环境反馈，增强逻辑决策能力。
• 具有竞争力的性能：尽管规模较小，QwQ-32B在各种基准测试中与规模大得多的模型表现相当。
• 扩展的上下文长度：支持131,072个标记，能够处理长文档、复杂证明和大型代码库。
• 多语言支持：支持29种以上语言，适用于全球应用。
• 开源：QwQ-32B也是开源的。

DeepSeek-R1 vs QwQ-32B：哪个推理大型语言模型（LLM）更好？

QwQ-32B被视为DeepSeek-R1的直接竞争对手，并且鉴于其规模，甚至可能超越它。让我们将这两个模型进行比较，看看哪个LLM更好：

• 规模：QwQ-32B拥有320亿参数，使其显著小于且比DeepSeek-R1（6710亿参数）更高效。这使得QwQ-32B能够在性能较弱的硬件上运行，同时保持强大的性能。
• 数学推理（AIME24）：两个模型的得分几乎相同（QwQ-32B为79.5，DeepSeek-R1为79.8），这表明QwQ-32B能够进行与比其大20倍的模型相当的高水平数学推理。
• 编程能力：在LiveBench上，QwQ-32B的表现优于DeepSeek-R1（73.1 vs. 71.6），但在LiveCodeBench上略逊一筹（63.4 vs. 65.9）。这表明QwQ-32B在代码功能和执行方面表现出色，但在特定的编程基准测试中可能存在一些弱点。
• 逻辑推理：QwQ-32B在BFCL上的得分更高（66.4 vs. 60.3），表明其在结构化和逻辑推理方面能力更强，更适合需要多步推理的任务。
• 网络搜索能力：QwQ-32B集成了更强大的实时搜索功能，使其能够更有效地访问和处理更新后的信息，而DeepSeek-R1的网络搜索功能相对有限。
• 图像输入支持：DeepSeek-R1内置了对图像处理和分析的支持，而QwQ-32B仅限于文本任务，因此DeepSeek-R1更适合多模态应用。
• 计算效率：QwQ-32B设计为在远低于DeepSeek-R1的计算资源上运行，使得需要强大AI性能但不需要大型基础设施的用户更容易访问。
• 速度：由于其优化的架构，QwQ-32B处理大多数任务的速度更快，而规模更大的DeepSeek-R1在生成响应时可能需要更长时间，尤其是在实时交互中。
• 准确性：QwQ-32B提供高准确性，但在复杂任务中偶尔会忽略更细微的细节。DeepSeek-R1同样高度准确，但在与编码相关的输出中有时会引入微小的执行错误。

何时使用QwQ-32B vs. DeepSeek-R1

使用QwQ-32B的情况：

• 当你需要在有限资源下获得高推理和编程准确性时：QwQ-32B规模较小（320亿参数），无需高端基础设施即可提供顶级性能。非常适合计算能力有限的个人和团队。
• 当逻辑推理和数学推理是优先事项时：QwQ-32B在逻辑推理（BFCL：66.4 vs. 60.3）方面优于DeepSeek-R1，并且数学技能与之相当，非常适合结构化问题解决。
• 当你希望文本任务执行更快时：由于QwQ-32B规模较小且经过优化，处理响应的速度更快，使其在实时应用中更高效。
• 当网络搜索和实时数据检索很重要时：QwQ-32B具有更强的网络搜索能力，是获取最新信息的更好选择。
• 当你专注于多语言文本处理时：QwQ-32B支持29种以上语言，是无需依赖大型基础设施的多语言任务的强大选择。

使用DeepSeek-R1的情况：

• 当你需要大规模、多模态模型时：DeepSeek-R1支持文本和图像输入，使其成为文档分析、图像标注和计算机视觉任务等多模态AI应用的更好选择。
• 当代码执行的准确性比速度更重要时：DeepSeek-R1在LiveCodeBench上的得分略高（65.9 vs. 63.4），这意味着它可能是需要精确功能正确性的代码生成的更好选择。
• 当你可以使用高端硬件时：DeepSeek-R1拥有6710亿参数，需要大量的计算资源。如果你可以使用强大的GPU或基于云的AI基础设施，则可以将其用于大规模应用。
• 当你需要进行复杂的AI辅助研究和内容生成时：DeepSeek-R1的更广泛范围使其能够处理和生成更详细、更细腻的响应，使其成为广泛研究、长形式内容创建和高细节推理的强大选项。
• 当你需要更全面的响应时：虽然QwQ-32B经过优化以提高效率，但由于其庞大的规模和更大的训练数据集，DeepSeek-R1可能会提供更丰富、更具上下文意识的答案。

最终收获

• 如果你需要快速、高效且准确的推理和编程，并且计算要求较低，请选择QwQ-32B。
• 如果你需要多模态支持、大规模AI应用以及高端硬件上的深度上下文推理，DeepSeek-R1是更合适的选择。

结论

QwQ-32B是一个高效且功能强大的推理模型，其性能接近DeepSeek-R1，但规模显著更小且资源效率更高。它在逻辑推理、实时网络搜索和计算效率方面表现出色，非常适合需要先进问题解决和编程能力的任务。虽然它缺乏图像处理能力，但其速度和适应性使其成为重视效率和多功能性而非单纯模型规模的用户的强大选择。