約QwQ-32B
QwQはQwenシリーズの推論Modelです。従来の指示調整済みModelと比較して、思考と推論が可能なQwQは、特に困難な問題において、下流タスクで大幅に向上したパフォーマンスを達成できます。QwQ-32Bは中型の推論Modelであり、最先端の推論Model、例えばDeepSeek-R1、o1-miniに対抗できる競争力のあるパフォーマンスを達成することができます。このModelは、RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスなどの技術を取り入れており、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に8つ）を備えています。
QwQ-32Bの強力な思考と推論能力が、さまざまな分野で複雑な現実の問題をどのように解決できるかを探ります。
高度な科学的問題解決
複雑なデータセットを分析し、数学的証明を生成および検証し、一貫した段階的推論で技術論文を作成することにより、科学的発見を加速します。
ユースケース例：
"Pythonで複雑な分子軌道方程式を導出および検証することにより、量子化学チームを支援し、理論モデル開発を大幅にスピードアップしました。"
深層コード分析と最適化
単純なコード補完を超えて、QwQ-32Bを利用して全コードベースを分析し、微妙な論理エラーを特定し、アルゴリズムの深い理解に基づくパフォーマンス最適化を提案します。
ユースケース例：
"サービス間コミュニケーションをトレースしてGoマイクロサービスアーキテクチャのデッドロック条件を特定し、システムの安定性を向上させるための堅牢なソリューションを提供しました。"
戦略的金融モデリング
財務報告書や市場データの多段階定量分析を行い、因果関係を推測し、詳細な戦略的推奨を生成するためにQwQ-32Bを活用します。
ユースケース例：
"新しい暗号通貨デリバティブ市場のために複雑なリスク評価Modelを開発し、潜在的なアービトラージ機会やシステム上の脆弱性を特定しました。"
インテリジェントシステム検証
QwQ-32Bを展開して、規制コンプライアンスフレームワークや工学図面などの複雑なシステムを監査し、論理的依存関係を推論し、不整合を特定し、潜在的な問題にフラグを立てます。
ユースケース例：
"大規模な産業制御システム (ICS) の構成を監査し、安全プロトコルの細かい論理的欠陥を検出し、運用の失敗につながる可能性があることを見つけました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
Causal Decoder Transformer
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
いいえ
合計パラメータ
32B
アクティブ化されたパラメータ
32.5B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
131K
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
Qwen
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Qwen3.6-35B-A3B
リリース日：2026/04/17
Total Context:
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262K
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Qwen
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Qwen3.6-27B
リリース日：2026/04/23
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262K
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Qwen
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Qwen3.5-397B-A17B
リリース日：2026/04/24
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Qwen
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Qwen3.5-122B-A10B
リリース日：2026/04/24
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Qwen
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Qwen3.5-35B-A3B
リリース日：2026/02/25
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Qwen
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Qwen3.5-27B
リリース日：2026/04/24
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Qwen3.5-9B
リリース日：2026/04/24
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Qwen
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Qwen3-VL-32B-Instruct
リリース日：2025/10/21
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Qwen
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Qwen3-VL-32B-Thinking
リリース日：2025/10/21
Total Context:
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Max output:
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