Что такое QwQ и альтернативные модели рассуждений?
QwQ и альтернативные модели рассуждений — это специализированные большие языковые модели, разработанные для сложного логического мышления, решения математических задач и продвинутых задач рассуждений. В отличие от обычных моделей, настроенных на инструкции, эти модели, ориентированные на рассуждения, включают такие технологии, как обучение с подкреплением, обработка цепочки мыслей и архитектуры смеси экспертов для достижения повышенной производительности в последующих задачах. Они превосходно справляются с разложением сложных проблем, пошаговым показом своей работы и предоставлением решений для сложных математических, кодовых и аналитических задач, требующих глубокого логического рассуждения.
Qwen/QwQ-32B
QwQ — это модель рассуждений из серии Qwen. По сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции, QwQ, способная мыслить и рассуждать, может значительно повысить производительность в последующих задачах, особенно в сложных проблемах. QwQ-32B — это модель рассуждений среднего размера, способная достигать конкурентоспособной производительности по сравнению с передовыми моделями рассуждений, например, DeepSeek-R1, o1-mini.
Qwen/QwQ-32B: Продвинутые рассуждения в масштабе
QwQ — это модель рассуждений из серии Qwen. По сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции, QwQ, способная мыслить и рассуждать, может значительно повысить производительность в последующих задачах, особенно в сложных проблемах. QwQ-32B — это модель рассуждений среднего размера, способная достигать конкурентоспособной производительности по сравнению с передовыми моделями рассуждений, например, DeepSeek-R1, o1-mini. Модель включает такие технологии, как RoPE, SwiGLU, RMSNorm и Attention QKV bias, с 64 слоями и 40 Q-головами внимания (8 для KV в архитектуре GQA). С 32 миллиардами параметров и длиной контекста 33K она обеспечивает исключительные возможности рассуждений для сложных задач. Цены SiliconFlow: $0.15/M входных токенов, $0.58/M выходных токенов.
Преимущества
- 32 миллиарда параметров, оптимизированных для задач рассуждений.
- Конкурентоспособна с передовыми моделями, такими как DeepSeek-R1.
- Продвинутая архитектура с RoPE, SwiGLU и RMSNorm.
Недостатки
- Модель среднего размера может иметь ограничения для чрезвычайно сложных задач.
- Более высокие вычислительные требования, чем у стандартных чат-моделей.
Почему нам это нравится
- Она сочетает в себе продвинутые возможности рассуждений с эффективной архитектурой, обеспечивая конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими моделями, сохраняя при этом доступность для решения сложных задач.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До RL DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Мощный инструмент обучения с подкреплением
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До RL DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность. С архитектурой MoE, 671 миллиардом параметров и длиной контекста 164K она представляет собой передовой край технологии моделей рассуждений. Цены SiliconFlow: $0.50/M входных токенов, $2.18/M выходных токенов.
Преимущества
- Производительность, сравнимая с моделью OpenAI-o1.
- Оптимизация обучения с подкреплением для улучшенных рассуждений.
- Массивные 671 миллиард параметров с архитектурой MoE.
Недостатки
- Более высокие вычислительные затраты из-за большого количества параметров.
- Может требовать больше ресурсов для оптимальной производительности.
Почему нам это нравится
- Она использует обучение с подкреплением и архитектуру MoE для обеспечения производительности, сравнимой с OpenAI-o1, устанавливая новые стандарты для возможностей моделей рассуждений.
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b — это легкая модель OpenAI с открытым весом, имеющая около 21 миллиарда параметров (3,6 миллиарда активных), построенная на архитектуре MoE и квантовании MXFP4 для локального запуска на устройствах с 16 ГБ VRAM. Она соответствует o3-mini в задачах рассуждений, математики и здравоохранения, поддерживая CoT, использование инструментов и развертывание через фреймворки, такие как Transformers, vLLM и Ollama.
openai/gpt-oss-20b: Эффективные рассуждения с открытым весом
gpt-oss-20b — это легкая модель OpenAI с открытым весом, имеющая около 21 миллиарда параметров (3,6 миллиарда активных), построенная на архитектуре MoE и квантовании MXFP4 для локального запуска на устройствах с 16 ГБ VRAM. Она соответствует o3-mini в задачах рассуждений, математики и здравоохранения, поддерживая CoT, использование инструментов и развертывание через фреймворки, такие как Transformers, vLLM и Ollama. С длиной контекста 131K и эффективным дизайном MoE она обеспечивает мощные возможности рассуждений, сохраняя при этом доступность для локального развертывания. Цены SiliconFlow: $0.04/M входных токенов, $0.18/M выходных токенов.
Преимущества
- Легкий дизайн работает на устройствах с 16 ГБ VRAM.
- Соответствует производительности o3-mini в задачах рассуждений.
- Модель с открытым весом и гибкими вариантами развертывания.
Недостатки
- Меньшее количество активных параметров может ограничивать сложные рассуждения.
- Производительность может не соответствовать более крупным специализированным моделям рассуждений.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает впечатляющую производительность рассуждений в легком пакете с открытым весом, который доступен для локального развертывания, сохраняя при этом конкурентоспособные возможности.
Сравнение моделей рассуждений
В этой таблице мы сравниваем ведущие QwQ и альтернативные модели рассуждений 2025 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. Для сбалансированной производительности рассуждений Qwen/QwQ-32B предлагает конкурентоспособные возможности. Для максимальной мощности рассуждений deepseek-ai/DeepSeek-R1 обеспечивает производительность, сравнимую с OpenAI-o1, в то время как openai/gpt-oss-20b отдает приоритет эффективности и доступности. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильную модель для ваших конкретных требований к рассуждениям и решению проблем.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | Модель рассуждений | $0.15-$0.58/M токенов | Сбалансированная производительность рассуждений |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Модель рассуждений | $0.50-$2.18/M токенов | Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 |
| 3 | openai/gpt-oss-20b | openai | Модель рассуждений | $0.04-$0.18/M токенов | Легкая и доступная |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это Qwen/QwQ-32B, deepseek-ai/DeepSeek-R1 и openai/gpt-oss-20b. Каждая из этих моделей выделяется своим уникальным подходом к задачам рассуждений, производительностью в математических и кодовых задачах, а также архитектурными инновациями в возможностях решения проблем.
Наш анализ показывает разных лидеров для различных потребностей. DeepSeek-R1 — лучший выбор для максимальной мощности рассуждений с производительностью, сравнимой с OpenAI-o1. Для сбалансированных возможностей рассуждений QwQ-32B предлагает конкурентоспособную производительность по сравнению с передовыми моделями. Для экономичного локального развертывания gpt-oss-20b обеспечивает впечатляющие рассуждения в легком пакете.