Alibaba zaprezentował swój model rozumowania QWQ-32B, wkrótce po wydaniu QWQ-Max-Preview. Oba modele koncentrują się na zapewnieniu niedrogich, ale wysokowydajnych rozwiązań.
QWQ-32B, uruchomione w listopadzie 2024 r. W wersji podglądu, zwróciły już uwagę na swoje możliwości w rozumowaniu logicznym, złożone rozwiązywanie problemów i zaawansowane zadania kodowania.
zaprojektowane jako alternatywne dla drogich liderów branżowych, QWQ-32B jest wydawane jako modelu typu otwarcie. Alibaba jako kluczowy gracz w demokratyzacji dostępu do wysokowydajnej AI.
Ponadto niedawna wersja QWQ-Max-Preview dodatkowo zwiększa pchanie Alibaba do przestrzeni AI, oferując wydajne rozwiązania dla firm, które potrzebują skalowalnych modeli AI przy niższych kosztach.
Modele rozumowania rozumowania Alibaba: Modele rozumowania QWQ-32B i QWQ-Max
Charakterystyka i odniesienia wydajności.
Zarówno QWQ-Max-Preview, jak i QWQ-32B wykorzystują techniki rozumowania łańcucha myślenia (COT), ale implementują je na nieco różne sposoby:
QWQ-Max-Preview obejmują unikalne „tryb myślenia”, które można aktywować za pomocą systemu szybkiego za pomocą
QWQ-32B wykorzystuje również łańcuch myślenia, ale w bardziej usprawniony sposób. Generuje tokeny wyjściowe w sposób łóżeczka, rozkładając problemy na możliwe do zarządzania subtelnie i przedstawiając wyjaśnienia krok po kroku. Podejście QWQ-32B koncentruje się na wydajnej analizie i odwrotnym planowaniu, pracując wstecz od pożądanego wyniku w celu zidentyfikowania niezbędnych kroków.
Podczas gdy oba modele używają COT, implementacja QWQ-Max jest bardziej wyraźna i kontrolowana w trybie myślenia, podczas gdy łóżeczko QWQ-32B jest zintegrowane z ogólnym procesem rozumowania. Oba podejścia mają na celu zwiększenie możliwości rozwiązywania problemów modeli, szczególnie w obszarach takich jak matematyka, kodowanie i złożone zadania rozumowania.
Pomimo jego mniejszego rozmiaru, osiąga wydajność porównywalną z znacznie większymi modelami, takimi jak Deepseek-R1 href=”https://huggingface.co/qwen/qwq-32b”> ma rozszerzoną długość kontekstu 131 072 tokenów i pokazuje wyniki konkurencyjne w stosunku do wiodących modeli w swojej klasie. Kluczowe różnice między tymi dwoma modelami są ich rozmiar, architektura, podejście szkoleniowe, długość kontekstu, możliwości multimodalne i scenariusze wdrażania.
QWQ-Max-Preview jest zaprojektowany do wysokowydajnych, multimodalnych zadań, podczas gdy QWQ-32B jest zoptymalizowany w celu uzyskania wydajności i może być wdrażany na odbiornikach z ograniczonymi dodatkami. Wysiłki w celu rozwinięcia możliwości rozumowania AI, przy czym QWQ-Max Preview koncentruje się na wysokiej jakości wydajności i QWQ-32B oferując wydajne rozumowanie w bardziej kompaktowej formie.
