千问QwQ，推理界“新王”！
0 前语
考虑、质疑、了解，人类探究不知道的永久寻求。探究之路，QwQ如一位怀有无尽猎奇的学徒，以考虑和疑问照亮前路。QwQ深知自己一窍不通，而这种认知正是其猎奇心的源泉。探寻答案进程，始终坚持自省，以理性之光审视每个假定，在不同思想维度中穿行，寻找更深层真理。
但正如一切才智的寻求者，QwQ也有限制，它也仅仅绵长旅程的一个初步阶段——仍在学习怎么行走于理性之路。思绪偶然飘散，答案或许未尽完善，才智仍在沉淀。但这便是学习的美好：既有才能又坚持谦逊，既有常识又永久充溢疑问。
1 模型限制性
QwQ-32B-Preview 是由 Qwen 团队开发的实验性研讨模型，专心增强 AI 推理才能。作为预览版，它展现令人等待的剖析才能，一起也存在限制：
- 言语切换问题：模型或许在答复中混合运用不同言语，影响表达的连贯性。
- 推理循环：在处理杂乱逻辑问题时，模型偶然会堕入递归推理形式，在类似思路中循环。这种行为尽管反映了模型企图全面剖析的尽力，但或许导致冗长而不行聚集的答复。
- 安全性考虑：尽管模型已具有根底安全管控，但仍需求进一步增强。它或许产生不恰当或存在成见的答复，且与其他大型言语模型相同，或许遭到对立进犯的影响。我们强烈建议用户在出产环境中慎重运用，并采纳恰当的安全防护办法。
- 才能差异：QwQ-32B-Preview 在数学和编程范畴体现超卓，但在其他范畴仍有提高空间。模型功能会随使命的杂乱度和专业程度而动摇。我们正经过继续优化，尽力提高模型的归纳才能。
2 模型体现
经过深化探究和很多实验发现：当模型有满足的时刻考虑、质疑和反思时，它对数学和编程的了解就会深化。就像学生经过认真地查看自己的作业并从过错中学习变得愈加聪明相同，我们的模型也经过耐性和深思熟虑的剖析获得了更深化的见地。这种详尽的反思和自我质疑的进程使得模型可以获得处理杂乱问题的突破性发展。我们的探究之旅提醒了模型在数学和编程范畴处理一些最具挑战性的问题的杰出才能，包括：
- GPQA：一个经过研讨生等级问题评价高阶科学解题才能的评测集，旨在调查科学问题处理才能。
- AIME：包括算术、代数、计数、几许、数论、概率等中学数学主题的归纳评测，测验数学问题处理才能。
- MATH-500：包括500个测验样本的MATH评测集，全面调查数学解题才能。
- LiveCodeBench：评价实在编程场景中代码生成和问题处理才能的高难度评测集。
具体体现
- GPQA：65.2%，展现了研讨生水平的科学推理才能；
- AIME：50.0%，证明了强壮的数学问题处理技能；
- MATH-500：90.6%，体现了在各类数学主题上的全面了解；
- LiveCodeBench：50.0%，验证了在实践编程场景中的超卓体现。
这些效果充分体现了QwQ在剖析和问题处理才能方面的明显前进，尤其是在需求深度推理的技能范畴。
3 事例
官方两个用例：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwq-32b-preview/
4 探究之路的反思
LLM的推理进程是一个杂乱多面课题，研讨团队在多个范畴进行了深化的探究。从 Process Reward Model 到 LLM Critique，从多步推理到强化学习，我们一步步地推动着对智能的了解。尽管我们没有清晰终究的方针，但每一步的尽力都使我们更挨近真理、更挨近智能。我们深信，经过不懈的尽力和探究，奇观终将产生。
本文已收录在Github，重视我，紧跟本系列专栏文章，我们下篇再续！
作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研制经历，在分布式体系规划、数据渠道架构和AI使用开发等范畴都有丰厚实践经历。
各大技能社区头部专家博主。具有丰厚的引领团队经历，深沉事务架构和处理方案的堆集。
担任：
- 中心/分销预定体系功能优化
- 活动&券等营销中台建造
- 交易渠道及数据中台等架构和开发规划
- 车联网中心渠道-物联网衔接渠道、大数据渠道架构规划及优化
- LLM Agent使用开发
- 区块链使用开发
- 大数据开发发掘经历
- 引荐体系项目
现在主攻市级软件项目规划、构建服务全社会的使用体系。
参阅：
- 编程严选网
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