關於QwQ-32B
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型。與傳統的指令調優模型相比，能思考和推理的 QwQ 能在下游任務中實現顯著提升的性能，尤其是在處理困難問題時。QwQ-32B 是中型推理模型，能夠在與尖端推理模型，例如 DeepSeek-R1、o1-mini 的競爭中展示出色的性能。該模型融合了 RoPE、SwiGLU、RMSNorm 和注意力 QKV 偏差等技術，擁有 64 層和 40 個 Q 注意力頭（在 GQA 架構中，有 8 個用於 KV）
可用的無伺服器
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元數據
規格
狀態
Available
架構
Causal Decoder Transformer
經過校準的
否
專家並行
否
總參數
32B
啟用的參數
32.5B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
131K
最大輸出長度
131K
支援的功能
無伺服器
支持
無伺服器的 LoRA
不支持
微調
不支持
向量嵌入
不支持
重排序
不支持
支援圖片輸入
不支持
JSON 模式
不支持
結構化輸出
不支持
工具
支持
中間填充補全
不支持
聊天前綴補全
不支持
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
Qwen
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Qwen3-VL-32B-Instruct
發行日期：2025年10月21日
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Qwen3-VL-32B-Thinking
發行日期：2025年10月21日
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Qwen3-VL-8B-Instruct
發行日期：2025年10月15日
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Qwen3-VL-8B-Thinking
發行日期：2025年10月15日
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
發行日期：2025年10月4日
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Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
發行日期：2025年10月4日
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Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
發行日期：2025年10月5日
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Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
發行日期：2025年10月11日
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Wan2.2-I2V-A14B
發行日期：2025年8月13日
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