Alibaba hat sein QWQ-32B-Argumentationsmodell kurz nach der Freigabe von QWQ-Max-Präviews vorgestellt. Beide Modelle konzentrieren sich darauf, erschwingliche und dennoch leistungsstarke Lösungen bereitzustellen. Als wichtiger Spieler bei der Demokratisierung des Zugangs zu Hochleistungs-Ai. src=”Daten: Bild/SVG+XML; Nitro-Treppy-ID=Mty5Otoxmte5-1; Base64, PHN2ZyB2AWV3QM94PSIWIDAGMTAYNCA1NZ giihdpzhropsixmdi0iibozwlnahq9iju3ocigg1Sbnm9imH0DHA6LY93D3CUDZMUB3JNLZIWMDAVC3ZNIJ48L3N2zz4=”>
Zusätzlich verbessert die kürzlich veröffentlichte Veröffentlichung von QWQ-Max-Präview den Vorstoß von Alibaba in den KI-Raum, indem er effiziente Lösungen für Unternehmen anbietet, die skalierbare AI-Modelle zu geringeren Kosten benötigen. Technische Merkmale und Leistungsbenchmarks.
Beide qwq-max-preview und qwq-32b verwenden Kette von Denkketten (COT)-Reminaturen, aber sie implementieren sie auf etwas unterschiedliche Weise:
qwq-max-Präviews integriert ein einzigartiges”Denkmodus”, das mithilfe eines Systems aktiviert werden kann. Dieser Modus ermöglicht lange Denkketten, sodass das Modell komplexe Probleme in kleinere Schritte und systematisch durch sie unterteilen kann. Der Denkmodus ist ein Schlüsselmerkmal, das QWQ-Max unterscheidet und seine Fähigkeit verbessert, komplizierte Argumentationsaufgaben zu erledigen. Es erzeugt Output-Token in Cot-Mode, unterteilt Probleme in überschaubare Unteraufgaben und liefert schrittweise Erklärungen. Der Ansatz von QWQ-32B konzentriert sich auf die effiziente Analyse und die inverse Planung und arbeitet nach hinten vom gewünschten Ergebnis, um die erforderlichen Schritte zu identifizieren. Beide Ansätze zielen darauf ab, die Problemlösungsfähigkeiten der Modelle zu verbessern, insbesondere in Bereichen wie Mathematik, Kodierung und komplexer Argumentationsaufgaben. href=”https://huggingface.co/qwen/qwq-32b”> hat eine erweiterte Kontextlänge von 131.072 Token und zeigt wettbewerbsfähige Ergebnisse gegen führende Modelle in seiner Klasse. Die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden Modellen liegen in ihrer Größe, Architektur, Trainingsansatz, Kontextlänge, multimodalen Funktionen und Bereitstellungsszenarien. Um die KI-Argumentationsfunktionen voranzutreiben, wobei QWQ-Max-Präview sich auf High-End-Leistung und QWQ-32B konzentriert und effizientes Denken in einer kompakteren Form anbietet.
