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## 介紹
*注意：這是 QwQ 的發音：/kwju:/ ，類似於單詞 “quill”。*
在迅速發展的人工智能領域，推理模型已成為技術創新的迷人前沿。這些 AI 系統旨在模擬類似於人類的推理能力，拓展解決問題和做出決策的範圍。在這個令人振奮的發展最前沿，[Qwen 团队](https://qwenlm.github.io/)來自[阿里巴巴雲](https://www.alibabacloud.com/en/solutions/generative-ai/qwen?_p_lc=1)推出了 QwQ (Qwen with Questions) - 一個開源的實驗性研究模型，有望革新 AI 推理和分析能力。
## 模型規格
QwQ-32B-Preview 是一個複雜的 AI 模型，擁有令人印象深刻的技術規格，使其在當前 AI 生態系統中脫穎而出。該模型基於轉換器架構，整合了包括 RoPE（旋轉位置嵌入）、SwiGLU 激活、RMS 正規化和注意力 QKV 偏置在內的先進技術。擁有 325 億個參數（31 億非嵌入式參數），該模型包含 64 層並使用具有 40 個 Q 頭和 8 個 KV 頭的複雜注意力機制。
QwQ 最顯著的功能之一是其廣泛的上下文長度，支持完整的 32,768 個標記。這個豐富的上下文窗口允許模型在複雜的推理任務中保持連貫性和深度，與許多現有模型相比，能夠生成更細膩和全面的響應。
## 出色的性能指標
QwQ 模型在各種基准上的表現極為出色，使其成為具有競爭力的推理 AI，其能力可與 OpenAI 的作品媲美。其績效指標尤其值得注意：
QwQ 32B-preview 在不同基準上的表現突顯了其在各個領域的多功能性和強度。 在研究生級問答 (GPQA) 基准上，QwQ 取得了 65.2% 的令人印象深刻的分數。雖然這個結果與 Claude3.5 Sonnet (65.0%) 競爭，但在 OpenAI o1-preview 的領先性能 72.3% 下稍有不足。然而，QwQ 的成就突顯了其在科學推理方面的先進能力，使其成為在這一領域解決複雜問題的可靠工具。
在數學問題解決方面，QwQ 確實在 AIME 基准上獲得了 50.0% 的分數，展示了其在以數學為重點的推理中平衡的方法。然而，其在 MATH-500 上的表現格外高超，達到了卓越的 90.6%。這個分數使 QwQ 在其他模型如 GPT-4o 之上，展示了其在解決跨越多個主題的高級數學問題方面的精通。
QwQ 在編程任務中也提供了強大的結果，在 LiveCodeBench 基准上獲得了 50.0% 的分數。這個指標反映了其有效處理現實世界編碼場景的能力。其持續解釋和解決編碼問題的能力突顯了其作為多功能編程助手的潛力。
總的來說，QwQ 的性能揭示了一個具有在數學和科學推理方面出色能力的全面模型。其解答複雜問題的能力，例如挑戰性的 "草莓問題"，進一步展現了其精確性和適應能力。雖然在 GPQA 和 AIME 方面仍有改進的空間，QwQ 仍然是 AI 模型競爭激烈的環境中的強大競爭者，提供了一系列廣泛的應用和實用用途。
##先進的推理能力
真正使 QwQ 與眾不同的是其複雜的推理方法。模型不僅提供答案，还参与复杂的推理过程。它展示了进行多步骤推理的能力，构建涉及深刻自我反省的复杂思维过程。这包括：
* 质疑自身的假设
* 参与深思熟虑的自我对话
* 分析其推理过程中的每一步
这种元认知方法使 QwQ 模型能够生成更细致入微和反思的响应，更接近于传统语言模型所能提供的类似人类的推理。
##來自社群的洞見
最近的 YouTube 影片 "Yup, QwQ is CRACKED: Prompt Chaining with Qwen and QwQ reasoning model (Ollama + LLM)" 提供了對 QwQ 的能力和潛在應用的實際洞察。影片探討了 QwQ 模型的優勢和局限性，提供了其應用的實際觀點。
### 1. 提示鏈接：具有革命性意義的技術
影片中討論的最令人興奮的發展之一是提示鏈接的概念。這種創新技術涉及使用一個提示的輸出作為另一個提示的輸入，有效地創建更複雜和細緻的 AI 互動。油管博主示範了使用 Ollama Qwen 2.5 編碼模式的此方法，展示了順序提示如何顯著提高 AI 性能。
### 2. 實際應用
影片還重點介紹了提示鏈接的幾種實際應用程序，特別是内容生成。例如，講者展示了生成 SEO 優化標題的兩步程序。該方法不僅提高了輸出質量，而且展示了模型參與複雜的多步推理任務的能力：
* 第一个提示可以作为推理引擎，生成潜在的标题
* 第二个提示使用更轻量的模型提取和优化这些标题
影片以對本地 AI 模型的樂觀展望作結，建議 QwQ 等解決方案代表 AI 發展朝向前進的有希望的方向。講者暗示未來的內容，包括 2025 年的預測，並鼓勵社群交流和持續探討提示編程技術。
##限制與考量
儘管其能力出色，QwQ 實際上仍然是一個實驗性預覽版本，使用者和研究者應注意以下幾個重要限制：
**語言混合** 仍然是一個挑戰，模型偶尔会意外地在语言之间切换，可能影响响应清晰度。此外还有进入 **递归推理环路** 的倾向，可能生成冗长的响应而没有得出结论。
**安全性和道德考量**在各个领域至关重要，尤其是对 AI 世界而言。模型需要增强的安全措施来确保可靠和安全性能。用户在部署期间被建议谨慎行事，并仔细评估其输出。同時，儘管 QwQ 在數學和編程領域表現優異，但在常識推理和細膩語言理解等基準上仍有一些**改進的空間**。
##訪問 QwQ
研究者和開發人員對探索這個突破性模型感興趣的，可以通過多個平臺訪問：
* **GitHub:** [https://github.com/QwenLM/Qwen2.5](https://github.com/QwenLM/Qwen2.5)
* **HuggingFace 模型:** [https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview](https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview)
* **ModelScope 模型:** [https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B-Preview](https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B-Preview)
* **HuggingFace 演示:** [https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-32B-preview](https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-32B-preview)
## 結論
Qwen 团队的反思性结论捕捉了这项创新努力的精神：“我们不知道旅程将通向何处，但我们坚定地继续前行——朝向真相，朝向智慧，朝向奇迹发生的领域。”随着 AI 的不断发展，像 QwQ-32B-preview 这样的模型代表了更智能、更反思和更细微复杂的人工推理系统的重要进展。尽管不是完美的，他们提供了一个未来的预览，在其中 AI 能够参与更類似人类的认知过程。
最重要的是，敬请期待这一激动人心的技术前沿的更多更新！
