QwQ-32B 在技术实现上有以下几个值得关注的亮点: 1. 参数效率与性能突破 小尺寸高性能:尽管 QwQ-32B 的参数量仅为 320 亿,但其性能可媲美参数量高达 6710 亿的 DeepSeek-R1 模型。这种高效的参数利用使其在消费级硬件上也能实现满血推理性能。 两阶段强化学习:通过数学/编程专项强化和通用能力强化的两阶段训练方法,显著提升了模型在特定任务上的表现。 2. 强大的...
QwQ-32B 在技术实现上有以下几个值得关注的亮点: 1. 参数效率与性能突破 小尺寸高性能:尽管 QwQ-32B 的参数量仅为 320 亿,但其性能可媲美参数量高达 6710 亿的 DeepSeek-R1 模型。这种高效的参数利用使其在消费级硬件上也能实现满血推理性能。 两阶段强化学习:通过数学/编程专项强化和通用能力强化的两阶段训练方法,显著提升了模型在特定任务上的表现。 2. 强大的...
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