QwQ-32B
Tentang QwQ-32B
QwQ adalah model penalaran dari seri Qwen. Dibandingkan dengan model yang disesuaikan dengan instruksi konvensional, QwQ, yang mampu berpikir dan bernalar, dapat mencapai kinerja yang ditingkatkan secara signifikan dalam tugas hilir, terutama masalah yang sulit. QwQ-32B adalah model penalaran berukuran menengah, yang mampu mencapai kinerja kompetitif terhadap Model penalaran mutakhir, misalnya, DeepSeek-R1, o1-mini. Model ini menggabungkan teknologi seperti RoPE, SwiGLU, RMSNorm, dan bias Perhatian QKV, dengan 64 lapisan dan 40 kepala perhatian Q (8 untuk KV dalam arsitektur GQA)
Jelajahi bagaimana kemampuan berpikir dan penalaran yang kuat dari QwQ-32B dapat memecahkan masalah kompleks di dunia nyata di berbagai domain.
Pemecahan Masalah Ilmiah Lanjutan
Percepat penemuan ilmiah dengan menganalisis dataset kompleks, menghasilkan dan memverifikasi bukti matematis, dan menyusun makalah teknis dengan penalaran yang koheren dan langkah demi langkah.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Membantu tim kimia kuantum dengan menyusun dan memvalidasi persamaan orbital molekul kompleks dalam Python, secara signifikan mempercepat pengembangan Model teoretis."
Analisis & Optimalisasi Kode Mendalam
Melampaui penyelesaian kode sederhana. Gunakan QwQ-32B untuk menganalisis seluruh basis kode, mengidentifikasi kesalahan logis yang halus, dan menyarankan optimasi kinerja berdasarkan pemahaman mendalam tentang algoritma.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Menemukan kondisi deadlock dalam arsitektur layanan mikro Go dengan menelusuri komunikasi antar-layanan, menyediakan solusi yang kuat untuk meningkatkan stabilitas sistem."
Pemodelan Keuangan Strategis
Manfaatkan QwQ-32B untuk melakukan analisis kuantitatif multi-langkah pada laporan keuangan dan data pasar, menyimpulkan hubungan kausal dan menghasilkan rekomendasi strategis yang mendetail.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengembangkan Model penilaian risiko yang kompleks untuk pasar derivatif mata uang kripto baru, mengidentifikasi peluang arbitrase potensial dan kerentanan sistemik."
Verifikasi Sistem Cerdas
Gunakan QwQ-32B untuk mengaudit sistem kompleks, seperti kerangka kerja kepatuhan regulasi atau skema teknik, dengan menalarkan melalui ketergantungan logis, mengidentifikasi inkonsistensi, dan menandai potensi masalah.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengaudit konfigurasi sistem kontrol industri skala besar (ICS), mendeteksi cacat logis yang halus dalam protokol keselamatan yang dapat menyebabkan kegagalan operasional."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Causal Decoder Transformer
Terkalibrasi
Tidak
Campuran Ahli
Tidak
Total Parameter
32B
Parameter yang Diaktifkan
32.5B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
131K
Max Tokens
131K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Dirilis pada: 5 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Dirilis pada: 11 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
Dirilis pada: 13 Agu 2025
$
0.29
/ Video
