什麼是QwQ及替代推理模型？
QwQ及替代推理模型是專門設計用於複雜邏輯思維、數學問題解决和進階推理任務的大型語言模型。與傳統的指令微調模型不同，這些專注於推理的模型整合了强化學習、思維鏈處理和專家混合架構等技術，以在下游任務中實現增强的性能。它們擅長分解複雜問題、逐步展示其工作，並為需要深度邏輯推理的困難數學、編碼和分析挑戰提供解决方案。
Qwen/QwQ-32B
QwQ是通義千問（Qwen）系列的推理模型。與傳統的指令微調模型相比，具備思考和推理能力的QwQ可以在下游任務中，特別是困難問題上，實現顯著增强的性能。QwQ-32B是中型推理模型，能夠與最先進的推理模型（例如DeepSeek-R1、o1-mini）競爭，達到具有競爭力的性能。
Qwen/QwQ-32B：大規模進階推理
QwQ是通義千問（Qwen）系列的推理模型。與傳統的指令微調模型相比，具備思考和推理能力的QwQ可以在下游任務中，特別是困難問題上，實現顯著增强的性能。QwQ-32B是中型推理模型，能夠與最先進的推理模型（例如DeepSeek-R1、o1-mini）競爭，達到具有競爭力的性能。該模型整合了RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置等技術，擁有64層和40個Q注意力頭（GQA架構中KV為8個）。憑藉320億參數和33K上下文長度，它為複雜的問題解决任務提供了卓越的推理能力。SiliconFlow定價：輸入令牌每百萬$0.15，輸出令牌每百萬$0.58。
優點
- 320億參數，針對推理任務進行優化。
- 與DeepSeek-R1等最先進模型具有競爭力。
- 採用RoPE、SwiGLU和RMSNorm的進階架構。
缺點
- 中型模型在極其複雜的任務上可能存在局限性。
- 比標準聊天模型需要更高的計算資源。
我們為何喜愛它
- 它將進階推理能力與高效架構相結合，在與領先模型競爭的同時，為複雜問題解决任務保持了可及性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一個由强化學習（RL）驅動的推理模型，解决了重複和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、編碼和推理任務上實現了與OpenAI-o1相當的性能，並透過精心設計的訓練方法增强了整體有效性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：强化學習的强大動力
DeepSeek-R1-0528是一個由强化學習（RL）驅動的推理模型，解决了重複和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、編碼和推理任務上實現了與OpenAI-o1相當的性能，並透過精心設計的訓練方法增强了整體有效性。憑藉MoE架構、6710億參數和164K上下文長度，它代表了推理模型技術的尖端。SiliconFlow定價：輸入令牌每百萬$0.50，輸出令牌每百萬$2.18。
優點
- 性能可與OpenAI-o1模型媲美。
- 强化學習優化，增强推理能力。
- 採用MoE架構，擁有龐大的6710億參數。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算成本較高。
- 可能需要更多資源才能達到最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它利用强化學習和MoE架構提供與OpenAI-o1相當的性能，為推理模型能力設定了新標準。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b是OpenAI的輕量級開源模型，擁有約210億參數（36億活躍參數），基於MoE架構和MXFP4量化，可在16 GB VRAM設備上本地運行。它在推理、數學和健康任務上與o3-mini表現相當，支援CoT、工具使用，並可透過Transformers、vLLM和Ollama等框架部署。
openai/gpt-oss-20b：高效開源推理
gpt-oss-20b是OpenAI的輕量級開源模型，擁有約210億參數（36億活躍參數），基於MoE架構和MXFP4量化，可在16 GB VRAM設備上本地運行。它在推理、數學和健康任務上與o3-mini表現相當，支援CoT、工具使用，並可透過Transformers、vLLM和Ollama等框架部署。憑藉131K上下文長度和高效的MoE設計，它提供了强大的推理能力，同時保持了本地部署的可及性。SiliconFlow定價：輸入令牌每百萬$0.04，輸出令牌每百萬$0.18。
優點
- 輕量化設計，可在16 GB VRAM設備上運行。
- 在推理任務上與o3-mini性能相當。
- 開源模型，具有靈活的部署選項。
缺點
- 較小的活躍參數數量可能會限制複雜推理。
- 性能可能無法與更大的專業推理模型媲美。
我們為何喜愛它
- 它以輕量級、開源的套件提供了令人印象深刻的推理性能，易於本地部署，同時保持了競爭力。
推理模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的QwQ及替代推理模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於平衡的推理性能，Qwen/QwQ-32B提供了具有競爭力的能力。對於最大的推理能力，deepseek-ai/DeepSeek-R1提供了與OpenAI-o1相當的性能，而openai/gpt-oss-20b則優先考慮效率和可及性。這種並排視圖可協助您為特定的推理和問題解决需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | 推理模型 | $0.15-$0.58/M tokens | 平衡的推理性能 |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | $0.50-$2.18/M tokens | 與OpenAI-o1相當的性能 |
| 3 | openai/gpt-oss-20b | openai | 推理模型 | $0.04-$0.18/M tokens | 輕量且易於使用 |
常見問題
我們2025年的三大推薦模型是Qwen/QwQ-32B、deepseek-ai/DeepSeek-R1和openai/gpt-oss-20b。這些模型各自在推理任務的獨特方法、數學和編碼挑戰中的表現以及問題解决能力的架構創新方面脫穎而出。
我們的分析顯示，針對不同需求有不同的領先者。DeepSeek-R1是追求最大推理能力的首選，其性能可與OpenAI-o1媲美。對於平衡的推理能力，QwQ-32B提供了與最先進模型競爭的性能。對於經濟高效的本地部署，gpt-oss-20b以輕量級套件提供了令人印象深刻的推理能力。