Que sont les modèles de raisonnement QwQ et alternatifs ?
Les modèles de raisonnement QwQ et alternatifs sont des grands modèles linguistiques spécialisés conçus pour la pensée logique complexe, la résolution de problèmes mathématiques et les tâches de raisonnement avancées. Contrairement aux modèles conventionnels ajustés par instruction, ces modèles axés sur le raisonnement intègrent des technologies telles que l'apprentissage par renforcement, le traitement en chaîne de pensée et les architectures de mélange d'experts pour atteindre des performances améliorées dans les tâches en aval. Ils excellent à décomposer des problèmes complexes, à montrer leur travail étape par étape et à fournir des solutions à des défis mathématiques, de codage et analytiques difficiles qui nécessitent un raisonnement logique approfondi.
Qwen/QwQ-32B
QwQ est le modèle de raisonnement de la série Qwen. Comparé aux modèles conventionnels ajustés par instruction, QwQ, capable de penser et de raisonner, peut atteindre des performances significativement améliorées dans les tâches en aval, en particulier les problèmes difficiles. QwQ-32B est le modèle de raisonnement de taille moyenne, capable d'atteindre des performances compétitives par rapport aux modèles de raisonnement de pointe, par exemple, DeepSeek-R1, o1-mini.
Qwen/QwQ-32B : Raisonnement avancé à l'échelle
QwQ est le modèle de raisonnement de la série Qwen. Comparé aux modèles conventionnels ajustés par instruction, QwQ, capable de penser et de raisonner, peut atteindre des performances significativement améliorées dans les tâches en aval, en particulier les problèmes difficiles. QwQ-32B est le modèle de raisonnement de taille moyenne, capable d'atteindre des performances compétitives par rapport aux modèles de raisonnement de pointe, par exemple, DeepSeek-R1, o1-mini. Le modèle intègre des technologies comme RoPE, SwiGLU, RMSNorm et Attention QKV bias, avec 64 couches et 40 têtes d'attention Q (8 pour KV dans l'architecture GQA). Avec 32 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 33K, il offre des capacités de raisonnement exceptionnelles pour les tâches de résolution de problèmes complexes. Tarification SiliconFlow : 0,15 $/M jetons d'entrée, 0,58 $/M jetons de sortie.
Avantages
- 32 milliards de paramètres optimisés pour les tâches de raisonnement.
- Compétitif avec les modèles de pointe comme DeepSeek-R1.
- Architecture avancée avec RoPE, SwiGLU et RMSNorm.
Inconvénients
- Le modèle de taille moyenne peut avoir des limitations sur des tâches extrêmement complexes.
- Exigences computationnelles plus élevées que les modèles de chat standard.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine des capacités de raisonnement avancées avec une architecture efficace, offrant des performances compétitives par rapport aux modèles leaders tout en maintenant l'accessibilité pour les tâches de résolution de problèmes complexes.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à OpenAI-o1 pour les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré son efficacité globale.
deepseek-ai/DeepSeek-R1 : Une puissance d'apprentissage par renforcement
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à OpenAI-o1 pour les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré son efficacité globale. Avec une architecture MoE, 671 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 164K, il représente la pointe de la technologie des modèles de raisonnement. Tarification SiliconFlow : 0,50 $/M jetons d'entrée, 2,18 $/M jetons de sortie.
Avantages
- Performances comparables au modèle OpenAI-o1.
- Optimisation par apprentissage par renforcement pour un raisonnement amélioré.
- 671 milliards de paramètres massifs avec architecture MoE.
Inconvénients
- Coûts computationnels plus élevés en raison du grand nombre de paramètres.
- Peut nécessiter plus de ressources pour des performances optimales.
Pourquoi nous l'aimons
- Il exploite l'apprentissage par renforcement et l'architecture MoE pour offrir des performances comparables à OpenAI-o1, établissant de nouvelles normes pour les capacités des modèles de raisonnement.
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b est le modèle open-weight léger d'OpenAI avec environ 21 milliards de paramètres (3,6 milliards actifs), construit sur une architecture MoE et une quantification MXFP4 pour fonctionner localement sur des appareils avec 16 Go de VRAM. Il égale o3-mini en matière de raisonnement, de mathématiques et de tâches de santé, prenant en charge CoT, l'utilisation d'outils et le déploiement via des frameworks comme Transformers, vLLM et Ollama.
openai/gpt-oss-20b : Raisonnement open-weight efficace
gpt-oss-20b est le modèle open-weight léger d'OpenAI avec environ 21 milliards de paramètres (3,6 milliards actifs), construit sur une architecture MoE et une quantification MXFP4 pour fonctionner localement sur des appareils avec 16 Go de VRAM. Il égale o3-mini en matière de raisonnement, de mathématiques et de tâches de santé, prenant en charge CoT, l'utilisation d'outils et le déploiement via des frameworks comme Transformers, vLLM et Ollama. Avec une longueur de contexte de 131K et une conception MoE efficace, il offre de puissantes capacités de raisonnement tout en maintenant l'accessibilité pour le déploiement local. Tarification SiliconFlow : 0,04 $/M jetons d'entrée, 0,18 $/M jetons de sortie.
Avantages
- Conception légère fonctionnant sur des appareils avec 16 Go de VRAM.
- Égale les performances d'o3-mini dans les tâches de raisonnement.
- Modèle open-weight avec des options de déploiement flexibles.
Inconvénients
- Un nombre de paramètres actifs plus petit peut limiter le raisonnement complexe.
- Les performances peuvent ne pas égaler celles des modèles de raisonnement spécialisés plus grands.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de raisonnement impressionnantes dans un package léger et open-weight, accessible pour le déploiement local tout en conservant des capacités compétitives.
Comparaison des modèles de raisonnement
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles de raisonnement QwQ et alternatifs de 2025, chacun avec des atouts uniques. Pour des performances de raisonnement équilibrées, Qwen/QwQ-32B offre des capacités compétitives. Pour une puissance de raisonnement maximale, deepseek-ai/DeepSeek-R1 offre des performances comparables à OpenAI-o1, tandis qu'openai/gpt-oss-20b privilégie l'efficacité et l'accessibilité. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques en matière de raisonnement et de résolution de problèmes.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Point fort |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | Modèle de raisonnement | 0,15 $ - 0,58 $/M jetons | Performances de raisonnement équilibrées |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modèle de raisonnement | 0,50 $ - 2,18 $/M jetons | Performances comparables à OpenAI-o1 |
| 3 | openai/gpt-oss-20b | openai | Modèle de raisonnement | 0,04 $ - 0,18 $/M jetons | Léger et accessible |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Qwen/QwQ-32B, deepseek-ai/DeepSeek-R1 et openai/gpt-oss-20b. Chacun de ces modèles s'est distingué par son approche unique des tâches de raisonnement, ses performances dans les défis mathématiques et de codage, et ses innovations architecturales en matière de capacités de résolution de problèmes.
Notre analyse montre différents leaders pour divers besoins. DeepSeek-R1 est le premier choix pour une puissance de raisonnement maximale avec des performances comparables à OpenAI-o1. Pour des capacités de raisonnement équilibrées, QwQ-32B offre des performances compétitives par rapport aux modèles de pointe. Pour un déploiement local rentable, gpt-oss-20b offre un raisonnement impressionnant dans un package léger.