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阿里发布QwQ-32B：强化学习助力大模型性能突破 今天凌晨3点，阿里开源发布了全新推理模型QwQ-32B，该模型参数量为320亿，但其性能足以媲美6710亿参数的DeepSeek-R1满血版。千问团队在推文中表示：“这次，我们研究了扩展强化学习（RL）的方法，并基于我们的Qwen2.5-32B取得了一些令人印象深刻的成果。我们发现，通过持续的RL训练可以显著提高模型性能，尤其是在数学和编码任务上，并且中型模型也能实现与巨型MoE模型相媲美的效果。” QwQ-32B已正式在Hugging Face和ModelScope平台开源，采用Apache 2.0开源协议。用户可以通...

阿里云在3月6日凌晨发布了最新的推理模型QwQ-32B。这款模型的参数量为320亿，虽然远低于DeepSeek-R1的6710亿参数，但在消费级显卡上也能实现本地部署，表现令人惊艳。特别是在数学推理和编程能力方面，QwQ-32B与DeepSeek-R1相当，甚至在通用能力测评中超越了后者。 苹果机器学习科学家Awni Hannun（吴恩达的学生）展示了QwQ-32B在配备MLX框架的M4 Max芯片电脑上的运行速度，证实其“非常快”。该模型在Hugging Face和ModelScope上以Apache 2.0许可证开源，可用于商业和研究用途，为企业提供了强大的工具来增强产品和应用程序...