什么是QwQ及替代推理模型？
QwQ及替代推理模型是专门设计用于复杂逻辑思维、数学问题解决和高级推理任务的大型语言模型。与传统的指令微调模型不同，这些专注于推理的模型融合了强化学习、思维链处理和专家混合（MoE）等技术，以在下游任务中实现增强的性能。它们擅长分解复杂问题，逐步展示其工作过程，并为需要深入逻辑推理的困难数学、编码和分析挑战提供解决方案。
Qwen/QwQ-32B
QwQ是通义系列中的推理模型。与传统的指令微调模型相比，QwQ具备思考和推理能力，可以在下游任务中，尤其是在难题上，实现显著增强的性能。QwQ-32B是中型推理模型，能够与DeepSeek-R1、o1-mini等最先进的推理模型竞争，并取得有竞争力的性能。
Qwen/QwQ-32B：大规模高级推理
QwQ是通义系列中的推理模型。与传统的指令微调模型相比，QwQ具备思考和推理能力，可以在下游任务中，尤其是在难题上，实现显著增强的性能。QwQ-32B是中型推理模型，能够与DeepSeek-R1、o1-mini等最先进的推理模型竞争，并取得有竞争力的性能。该模型融合了RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置等技术，拥有64层和40个Q注意力头（GQA架构中KV为8个）。凭借320亿参数和33K上下文长度，它为复杂的解决问题任务提供了卓越的推理能力。SiliconFlow定价：输入令牌$0.15/M，输出令牌$0.58/M。
优点
- 320亿参数，针对推理任务优化。
- 与DeepSeek-R1等最先进模型具有竞争力。
- 采用RoPE、SwiGLU和RMSNorm等先进架构。
缺点
- 中型模型在处理极其复杂的任务时可能存在局限性。
- 比标准聊天模型需要更高的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它将先进的推理能力与高效的架构相结合，在与领先模型竞争的同时，保持了复杂问题解决任务的可访问性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1融入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：强化学习的强大引擎
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1融入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。凭借MoE架构、6710亿参数和164K上下文长度，它代表了推理模型技术的尖端水平。SiliconFlow定价：输入令牌$0.50/M，输出令牌$2.18/M。
优点
- 性能可与OpenAI-o1模型媲美。
- 强化学习优化，增强推理能力。
- 庞大的6710亿参数，采用MoE架构。
缺点
- 由于参数数量庞大，计算成本较高。
- 可能需要更多资源以获得最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它利用强化学习和MoE架构，提供与OpenAI-o1媲美的性能，为推理模型能力设定了新标准。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b是OpenAI的轻量级开源模型，拥有约210亿参数（36亿活跃参数），基于MoE架构和MXFP4量化构建，可在16 GB显存设备上本地运行。它在推理、数学和健康任务上与o3-mini表现相当，支持思维链（CoT）、工具使用，并通过Transformers、vLLM和Ollama等框架进行部署。
openai/gpt-oss-20b：高效的开源推理模型
gpt-oss-20b是OpenAI的轻量级开源模型，拥有约210亿参数（36亿活跃参数），基于MoE架构和MXFP4量化构建，可在16 GB显存设备上本地运行。它在推理、数学和健康任务上与o3-mini表现相当，支持思维链（CoT）、工具使用，并通过Transformers、vLLM和Ollama等框架进行部署。凭借131K上下文长度和高效的MoE设计，它提供了强大的推理能力，同时保持了本地部署的可访问性。SiliconFlow定价：输入令牌$0.04/M，输出令牌$0.18/M。
优点
- 轻量化设计，可在16 GB显存设备上运行。
- 在推理任务中与o3-mini性能相当。
- 开源模型，部署选项灵活。
缺点
- 较小的活跃参数数量可能限制复杂推理能力。
- 性能可能无法与更大的专业推理模型媲美。
我们喜爱它的理由
- 它以轻量级、开源的形式提供了令人印象深刻的推理性能，易于本地部署，同时保持了竞争力。
推理模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的QwQ及替代推理模型，每个模型都拥有独特的优势。对于平衡的推理性能，Qwen/QwQ-32B提供了有竞争力的能力。对于最大化的推理能力，deepseek-ai/DeepSeek-R1提供了与OpenAI-o1媲美的性能，而openai/gpt-oss-20b则优先考虑效率和可访问性。这种并排对比有助于您根据特定的推理和问题解决需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | 推理模型 | $0.15-$0.58/M 令牌 | 平衡的推理性能 |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | $0.50-$2.18/M 令牌 | 与OpenAI-o1媲美的性能 |
| 3 | openai/gpt-oss-20b | openai | 推理模型 | $0.04-$0.18/M 令牌 | 轻量级且易于访问 |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是Qwen/QwQ-32B、deepseek-ai/DeepSeek-R1和openai/gpt-oss-20b。这些模型都因其独特的推理任务处理方式、在数学和编码挑战中的表现以及解决问题能力方面的架构创新而脱颖而出。
我们的分析显示，针对不同需求有不同的领先者。DeepSeek-R1是追求最大推理能力的首选，其性能可与OpenAI-o1媲美。对于平衡的推理能力，QwQ-32B提供了与最先进模型竞争的性能。对于经济高效的本地部署，gpt-oss-20b以轻量级封装提供了令人印象深刻的推理能力。