العربية

→ العودة إلى القائمة

QwQ-32B, large model of the Ali Open Source: Small Parameters pry large performance, training cost 1/10 of DeepSeek r1

itadol5j

الكثير من الناس يطلقون "الذكاء العام" اليوم، ولكن أعتقد أن نموذج "كو كيو-32 بي" الجديد الذي فتحته (آلي) هو أكثر قيمة للبحث عنه.

QwQ-32B, large model of the Ali Open Source: Small Parameters pry large performance, training cost 1/10 of DeepSeek r1

I. Core breakthroughs and technological innovation in QwQ-32B

وأفرجت عليون وفتحت جيلا جديدا من نماذج التعليل، QwQ-32B، في 6 آذار/مارس 2025، بهدف:32 بليون بارامترإنه مقياس بسيط جداً تحقق من خلال تقنيات التعلم المعززةDeepSeek-R1 for 671 billion parametersالأداء المتساوي، حتى في مجالات معينة. وفيما يلي النقاط الرئيسية التي أبرزتها:

  1. ثورة الكفاءة
    البارامترات من طراز QwQ-32B هي فقط ديبسيك-R11/21ولكن من خلالالتعليم المكثف من مرحلتينوتم التحقق من جدوى مسار تكنولوجيا " النموذج الموحد + التعلّم المعزّز " من خلال التدريب، الذي أجري على أو خارجه في مهام من قبيل التعليل الرياضي (التقدير IME24) وتوليد الرموز (المجموعة الخمسية). This design breaks the path of traditional reliance on the stacking of parameters and marks the shift of the AI model from “scale competition” to “efficiency optimization”.
  2. قدرة العميل على الاندماج والتفكير الدينامي
    ولأول مرة، أُدمج النموذج في إطار نموذج التعليل.Smart Agency Capability- دعم أدوات التعبئة والتفكير النقدي والتسويات الحجة الدينامية التي تدفعها التعليقات البيئية. فعلى سبيل المثال، في معالجة المسائل الرياضية المتعددة الخطوات، يسمي النموذج تلقائياً الأداة الحاسوبية للتحقق من النتائج الوسيطة، ويرفع الرد النهائي إلى الحد الأمثل من خلال دورات التغذية المرتدة. وهذه القدرة تجعلها أكثر مرونة وموثوقية في التعامل مع الولايات المعقدة.
  3. النشر المنخفض التكلفة والتطبيقات الشاملة
    QwQ-32B supportsبطاقات رسوم بيانية على نطاق المستهلك (مثلاً NVIDIA RTX 4070)موزعة محلياً، فقط تكلفة خصم ديب سيك - آر 11/10(تبلغ تكلفة الناتج الوحيد نحو 0.25) من دولارات الولايات المتحدة، وهو ما يقلل بدرجة كبيرة من عتبة تطبيقات المشاريع. وتتسم هذه السمة بأهمية خاصة بالنسبة للسيناريوهات الحساسة من حيث البيانات، مثل الأجهزة الحاسوبية الطبية والمالية والافتراضية.
  4. الإنجازات التكنولوجية لتعزيز التعلم
    ورفض فريق علي نموذج المكافأة التقليدي واعتمده.استراتيجية التدريب التدريجي على القانون الإقليمي:
    • المرحلة الأولى: For mathematical and programming tasks, the correctness of the answer is verified directly via the code and training efficiency is enhanced.
    • المرحلة الثانية: استحداث نماذج حافزة عامة ومحددات قواعد لتوسيع قدرات النماذج في البعثات العامة مع الحفاظ على أداء الرياضيات والبرمجة. وأظهرت الدراسة أن جولات التدريب على القانون الإقليمي زادت من أداء نموذج التحديث المستمر، الذي أثبت صحة الطريقة.

المقارنة المتكاملة للنماذج الرئيسية

Compare QwQ-32B from multiple dimensions with other mainstream models (DeepSeek-R1, OpenAI o1-Mini, Meta Llama3-400B):

الأبعاد QwQ-32B DeepSeek-R1 OpenAI o1-mini Meta Llama3-400B
الأحكام 32 مليار دولار 671 بليون (أنشط 37 بليون) إنها حوالي مائة مليار 40 مليار
أساليب التدريب التعليم المكثف من مرحلتين (الرياضيات/البرمجة العامة) نموذج الخبراء المختلط الإشراف على التعلم العودة الذاتية قبل التدريب + تعديل القيادة
القدرات الحاسمة المنطق الاصطناعي، وضع الشفرة هو نفس الـ (ر1) إنها واحدة من الأفضل مهام أكثر شيوعا، وضعف الرياضيات/المدونة الدعم المتعدد اللغات للامتياز، المنطق المعتدل
تكاليف النشر بطاقات رسوم بيانية من فئة المستهلكين بتكلفة قدرها 0.25 دولار/كيلوغرام الانتساب، التكلفة 2.5/كيلوغرام مكالمة هاتفية، تكلفة أعلى مجموعة كبيرة من الوحدات العامة
البيئة المفتوحة المصدر Apache 2.0 protocol, full platform open source المصدر المفتوح الجزئي مغلق المجتمعات المحلية المفتوحة المصدر نشطة، مع عدد أقل من النماذج المشتقة
قدرات العملاء نداءات أدوات الدعم، تسويات الحجج الدينامية No specified integration Limited Tool Support لا

بؤرة الأداء المشرقة

  • التعليل المواضيعي (AIME24): QwQ-32B is the same as DeepSeek-R1 and significantly superior to o1-mini.
  • المدونة: QwQ-32B is similar to R1, exceeding the same size distillation model by more than 50%.
  • الحياة: QwQ-32B exceeds R1 (70) by 72.5 points, close to o3-mini (75) at a cost of only 1/20.

الخطوات التفصيلية لنشر QwQ-32B باستخدام

QwQ-32B, large model of the Ali Open Source: Small Parameters pry large performance, training cost 1/10 of DeepSeek r1

(ولاما) هي أداة محلية لإدارة حركة التحرير وفيما يلي خطوات لتركيب ووزع QwQ-32B:

QwQ-32B, large model of the Ali Open Source: Small Parameters pry large performance, training cost 1/10 of DeepSeek r1
  1. تحميل
  2. تركيب الأولما:
    • يُنفّذ قابل للتنفيذ لإكمال التركيب.
  3. ابدأوا بالخدمة
    • محطة طرفية مفتوحة، قيادة ollama serveلا أعلم
  4. نماذج من طراز QwQ-32B:
    • القيادة ollama pull QwQ:32b تحميل النموذج.
QwQ-32B, large model of the Ali Open Source: Small Parameters pry large performance, training cost 1/10 of DeepSeek r1
  1. العارضات:
    • الاستخدام ollama run QwQ:32b --input "你的提示" تفاعل مع النماذج.

البيئة المفتوحة المصدر والآثار المجتمعية

  1. All Open Source and Developer Support
    المصدر المفتوح لبروتوكول " أباتشي ٢ " ، الذي يغطي منابر مثل " الوجه المهجور " ، و " نمسكوب " ، و " مجتمع السحر " ، وما إلى ذلك.سلسلة أدوات النشر المحلية (مثل Ollama)ودائرة تطبيق نظام المعلومات الإدارية المتكامل (Platform)لا أعلم وبوسع المطورين أن يحسنوا بسرعة النماذج، وأن يقيّموا ويحشووا عمليات النشر (مثلا من خلال منصة عليون PAI).
  2. أكبر نموذج للمصدر المفتوح في العالم
    Since 2023, more than 200 models have been opened in Ali, covering all-modular forms of text, vision, voice, etc., ranging from 0.5B to 110B. وقد تجاوز عدد النماذج المشتقة لسلسلة كوين 000 100 نموذج، متجاوزا سلسلة لاما إلى أكبر مجموعة نموذجية مفتوحة المصدر على الصعيد العالمي. فعلى سبيل المثال، تم على نطاق واسع إدماج نموذج الجيل المرئي " واحد يناسب الجميع " والنموذج الرمزي " الرمز المرجعي " في المشهد الصناعي.
  3. الاستجابة المجتمعية والقيمة التجارية
    وفي اليوم نفسه، ارتفع سعر مخزون آلي بنسبة 7 في المائة في اليوم، مما يعكس ثقة سوق رأس المال في هبوط التكنولوجيا. The open source strategy promotes the ecological prosperity of developers, with rapid drops of QwQ-32B in the Hugging Face community, with derivative applications covering areas such as education, finance and health.

رابعا - الآثار القطاعية والتوقعات المستقبلية

  1. التحول في النموذج التقني
    والنجاح الذي حققته شركة QwQ-32B هو دليل على أن شركة AI R " D تنتقل من " معجزة مختلطة " إلى " حكمة سليمة " ، وأن حجم البارامترات لم يعد المؤشر الوحيد، وأن التركيز الجديد هو تحقيق الحد الأمثل من الخوارزميات وأساليب التدريب. For example, the revival of enhanced learning provides new ideas for the AGI path.
  2. The exploration of intelligence and long-term reasoning
    يخطط علي لزيادة تكامل قدرات الاستخبارات واستكشافهاالمنطق الطويل الأجلفعلى سبيل المثال، تعالج مسائل التخطيط المعقدة في جولات متعددة من البيئات. This will facilitate the evolution of AI from “tools” to “collaborative partners”.
  3. المنافسة المفتوحة المصدر والاتجاهات الشاملة
    The light quantification and low-cost deployment capacity of the model accelerates the technological inclusion of AI, and enterprises can build up a customized programme based on QwQ-32B quickly to break the mega-calculations monopoly. فعلى سبيل المثال، يمكن للنماذج المنشورة محليا في الميدان الطبي أن تعالج بيانات المرضى الحساسة دون الحاجة إلى الاعتماد على السحب.

ملاحظات ختامية

The release of QwQ-32B is not just a technological breakthrough, but a comprehensive innovation in open-source ecological and business models. It achieves a leap forward in the performance of small-parameter models by enhancing the integration of learning and intelligence bodies; and re-engineered the competitive pattern of AI applications through the full-source and low-cost deployments. وفي المستقبل، سيكون النموذج معلماً رئيسياً في المضي قدماً في عملية تحقيق الأهداف الإنمائية للألفية مع هبوط مدخلات البنية التحتية البالغة 380 بليون دولار.