QwQと代替推論モデルとは？
QwQおよび代替推論モデルは、複雑な論理的思考、数学的問題解決、および高度な推論タスクのために設計された特殊な大規模言語モデルです。従来の指示チューニングモデルとは異なり、これらの推論に特化したモデルは、強化学習、思考連鎖処理、混合エキスパートアーキテクチャなどの技術を組み込み、下流タスクで強化されたパフォーマンスを実現します。これらは、複雑な問題を分解し、作業を段階的に示し、深い論理的推論を必要とする困難な数学的、コーディング、分析的課題に対する解決策を提供するのに優れています。
Qwen/QwQ-32B
QwQはQwenシリーズの推論モデルです。従来の指示チューニングモデルと比較して、思考と推論が可能なQwQは、下流タスク、特に難しい問題において、大幅に強化されたパフォーマンスを達成できます。QwQ-32Bは中規模の推論モデルであり、DeepSeek-R1、o1-miniなどの最先端の推論モデルに対して競争力のあるパフォーマンスを達成できます。
Qwen/QwQ-32B: 大規模な高度推論
QwQはQwenシリーズの推論モデルです。従来の指示チューニングモデルと比較して、思考と推論が可能なQwQは、下流タスク、特に難しい問題において、大幅に強化されたパフォーマンスを達成できます。QwQ-32Bは中規模の推論モデルであり、DeepSeek-R1、o1-miniなどの最先端の推論モデルに対して競争力のあるパフォーマンスを達成できます。このモデルは、RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスなどの技術を組み込み、64層と40のQアテンションヘッド（GQAアーキテクチャではKV用に8）を備えています。32Bのパラメータと33Kのコンテキスト長により、複雑な問題解決タスクに対して優れた推論能力を発揮します。SiliconFlowの料金：入力トークン100万あたり$0.15、出力トークン100万あたり$0.58。
長所
- 推論タスク用に最適化された32Bパラメータ。
- DeepSeek-R1のような最先端モデルと競争力がある。
- RoPE、SwiGLU、RMSNormを備えた高度なアーキテクチャ。
短所
- 中規模モデルは、非常に複雑なタスクでは限界がある可能性がある。
- 標準的なチャットモデルよりも高い計算要件。
私たちが気に入っている理由
- 高度な推論能力と効率的なアーキテクチャを組み合わせ、主要モデルに対して競争力のあるパフォーマンスを提供しつつ、複雑な問題解決タスクへのアクセス性を維持しています。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を搭載した推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。
deepseek-ai/DeepSeek-R1: 強化学習の強力なモデル
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を搭載した推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。MoEアーキテクチャ、671Bパラメータ、164Kのコンテキスト長を備え、推論モデル技術の最先端を代表しています。SiliconFlowの料金：入力トークン100万あたり$0.50、出力トークン100万あたり$2.18。
長所
- OpenAI-o1モデルに匹敵するパフォーマンス。
- 推論強化のための強化学習最適化。
- MoEアーキテクチャを備えた大規模な671Bパラメータ。
短所
- 大規模なパラメータ数による高い計算コスト。
- 最適なパフォーマンスのために、より多くのリソースが必要となる可能性がある。
私たちが気に入っている理由
- 強化学習とMoEアーキテクチャを活用してOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを提供し、推論モデルの能力に新たな基準を打ち立てています。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20bはOpenAIの軽量オープンウェイトモデルで、約21Bパラメータ（アクティブ3.6B）を持ち、MoEアーキテクチャとMXFP4量子化に基づいて構築されており、16GB VRAMデバイスでローカルに実行できます。推論、数学、ヘルスケアタスクにおいてo3-miniに匹敵し、CoT、ツール使用、Transformers、vLLM、Ollamaなどのフレームワークを介したデプロイメントをサポートします。
openai/gpt-oss-20b: 効率的なオープンウェイト推論
gpt-oss-20bはOpenAIの軽量オープンウェイトモデルで、約21Bパラメータ（アクティブ3.6B）を持ち、MoEアーキテクチャとMXFP4量子化に基づいて構築されており、16GB VRAMデバイスでローカルに実行できます。推論、数学、ヘルスケアタスクにおいてo3-miniに匹敵し、CoT、ツール使用、Transformers、vLLM、Ollamaなどのフレームワークを介したデプロイメントをサポートします。131Kのコンテキスト長と効率的なMoE設計により、ローカルデプロイメントへのアクセス性を維持しながら、強力な推論能力を提供します。SiliconFlowの料金：入力トークン100万あたり$0.04、出力トークン100万あたり$0.18。
長所
- 16GB VRAMデバイスで動作する軽量設計。
- 推論タスクでo3-miniのパフォーマンスに匹敵。
- 柔軟なデプロイオプションを備えたオープンウェイトモデル。
短所
- アクティブパラメータ数が少ないため、複雑な推論が制限される可能性がある。
- パフォーマンスは、より大規模な専門推論モデルには及ばない可能性がある。
私たちが気に入っている理由
- 軽量でオープンウェイトのパッケージで優れた推論パフォーマンスを提供し、ローカルデプロイメントにアクセス可能でありながら、競争力のある能力を維持しています。
推論モデルの比較
この表では、2025年の主要なQwQおよび代替推論モデルを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。バランスの取れた推論性能には、Qwen/QwQ-32Bが競争力のある能力を提供します。最大の推論能力には、deepseek-ai/DeepSeek-R1がOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを提供し、openai/gpt-oss-20bは効率性とアクセス性を優先します。この比較表は、特定の推論および問題解決要件に合ったモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | SiliconFlow料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | 推論モデル | $0.15-$0.58/100万トークン | バランスの取れた推論性能 |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論モデル | $0.50-$2.18/100万トークン | OpenAI-o1に匹敵するパフォーマンス |
| 3 | openai/gpt-oss-20b | openai | 推論モデル | $0.04-$0.18/100万トークン | 軽量でアクセスしやすい |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen/QwQ-32B、deepseek-ai/DeepSeek-R1、およびopenai/gpt-oss-20bです。これらのモデルはそれぞれ、推論タスクへの独自のアプローチ、数学的およびコーディングの課題におけるパフォーマンス、問題解決能力におけるアーキテクチャの革新性で際立っていました。
私たちの分析によると、さまざまなニーズに応じて異なるリーダーがいます。DeepSeek-R1は、OpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスで最大の推論能力を発揮する最有力候補です。バランスの取れた推論能力には、QwQ-32Bが最先端モデルに対して競争力のあるパフォーマンスを提供します。費用対効果の高いローカルデプロイメントには、gpt-oss-20bが軽量パッケージで優れた推論を提供します。