QWQ-32B與DeepSeek-R1：針對671b模型的32B模型

在大型語言模型（LLMS）的世界中，有一個假設，即較大的模型本質上的表現更好。 Qwen最近引入了其最新的QWQ-32B，儘管參數較少，但將其定位為大量DeepSeek-R1的直接競爭者。這提出了一個令人信服的問題：只有320億個參數的模型能否與6710億的龐然大物相抵觸？為了回答這一點，我們將進行QWQ-32B與DeepSeek-R1進行QWQ-32B，以評估其現實世界中的三個關鍵領域（邏輯推理，數學解決問題和編程挑戰）之間的比較。

目錄

• QWQ-32B：關鍵功能以及如何訪問
  • QWQ-32B的主要功能
  • 如何訪問QWQ-32B？
• DeepSeek-R1：關鍵功能以及如何訪問
  • DeepSeek-R1的主要特徵
  • 如何訪問DeepSeek-R1？
• QWQ-32B與DeepSeek-R1：基於應用程序的比較
  • 任務1：邏輯推理
  • 任務2：數值問題
  • 任務3：編程問題
  • 總體分析
• QWQ-32B與DeepSeek-R1：基準比較
• QWQ-32B與DeepSeek-R1：模型規格
• 結論
• 常見問題

QWQ-32B：關鍵功能以及如何訪問

QWQ-32B代表了有效語言模型的重大進步，提供了通過創新的培訓方法和建築設計來挑戰更大模型的功能。它表明，增強學習（RL）縮放可以大大增強模型智能而無需大量參數計數。

現在，讓我們研究其關鍵功能。

QWQ-32B的主要功能

1. 強化學習優化： QWQ-32B通過基於獎勵的多階段培訓過程利用RL技術。這使得更深的推理能力通常與更大的模型相關聯。
2. 出色的數學和編碼功能：在RL訓練過程的第一階段，QWQ-32B使用精確驗證器進行數學問題和代碼執行服務器進行了訓練，以評估功能正確性。
3. 全面的一般能力： QWQ-32B經歷了一個額外的RL階段，重點是增強一般能力。該階段使用一般獎勵模型和基於規則的驗證者來改善遵循的指導，與人類的偏好保持一致以及代理性能。
4. 代理功能： QWQ-32B結合了與高級代理相關的功能，使其在使用工具並根據環境反饋中對推理進行批判性思考。
5. 競爭性能：儘管只有320億個參數，QWQ-32B的性能與DeepSeek-R1相當，DeepSeek-R1具有6710億個參數（激活了370億個）。

所有這些功能都表明，良好的RL如何顯著增強模型功能，而無需成比例的模型大小增加。

如何訪問QWQ-32B？

有3種不同的方法可以訪問QWQ-32B型號。

1。擁抱臉

QWQ-32B在Apache 2.0許可下的擁抱面上可用，使研究人員和開發人員可以使用。

2。 QWQ聊天

對於尋求更直接接口的用戶，可以通過QWEN聊天網站訪問QWQ-32B。

3。 API集成

開發人員可以通過可用的API將QWQ-32B集成到其應用中。它目前託管在阿里巴巴雲上。

DeepSeek-R1：關鍵功能以及如何訪問

DeepSeek-R1是語言模型邁出的重要一步，為數學推理，編碼和復雜問題解決的任務設定了新標準。 DeepSeek-R1借助其高級設計和培訓方法，證明了大型模型可以有效地處理具有挑戰性的認知任務。讓我們看一下該模型的關鍵特徵以及其培訓過程如何促進它們。

DeepSeek-R1的主要特徵

• 革命性量表和體系結構： DeepSeek-R1具有6710億個參數架構的運行，儘管在操作過程中只有370億個參數被激活。這種有效的設計將計算需求與強大的功能之間存在平衡。
• 強化學習方法：與密切依賴監督微調（SFT）的傳統模型不同，DeepSeek-R1採用純強化學習（RL）培訓方法。這種基於結果的反饋機制使該模型能夠不斷完善其解決問題的策略。
• 多階段培訓過程： DeepSeek-R1的發展遵循複雜的多階段培訓過程：
  • 初始培訓的重點是使用精度驗證者的數學推理和編碼能力。
  • 代碼執行服務器驗證生成解決方案的功能。
  • 隨後的階段可以增強一般能力，同時保持專業的優勢。
• 卓越的數學推理和編程功能： DeepSeek-R1利用計算驗證器來確切解決問題和多步計算，以及用於高級代碼生成的代碼執行服務器。
• 基於代理的功能：模型結合了代理功能，使其能夠與外部工具進行交互並根據環境反饋調整其推理過程。
• 開放重量框架：儘管具有規模和功能，DeepSeek-R1還是在一個開放式框架下提供的，可確保為研究和開發目的提供廣泛的可訪問性。

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如何訪問DeepSeek-R1？

我們可以通過4種不同的方式訪問DeepSeek-R1。

1。擁抱臉部整合

DeepSeek-R1可以通過擁抱面對面的face無縫訪問基本模型和專業變體可用。

2。 github存儲庫

官方的DeepSeek GitHub存儲庫託管模型實施，培訓方法和技術文檔。開發人員和研究人員可以在此處訪問預訓練的模型。

3。 DeepSeek-R1

對於尋求更直接界面的用戶，可以通過其網站訪問DeepSeek-R1。

4。 API集成

開發人員可以使用可用的API將DeepSeek-R1集成到其應用中。它目前託管在DeepSeek的基礎架構上。

QWQ-32B與DeepSeek-R1：基於應用程序的比較

現在，我們了解了這兩種模型的功能，讓我們在某些現實生活案例中對其進行測試。通過此測試，我們旨在確定QWQ的強化學習優化是否可以與DeepSeek的規模優勢相匹配。

為了進行此比較，我們將在三個關鍵應用程序中測試QWQ-32B和DeepSeek-R1：推理任務，數值問題和編程挑戰。這兩種模型都將在每個測試中都會收到相同的提示，從而可以直接比較其輸出和實際功能。該評估將有助於確定哪些模型對特定任務的性能更好。

任務1：邏輯推理

該任務評估了AI的邏輯推理，模式識別和推理技能，這對於結構化思維，決策和解決問題至關重要。

提示： “ 8個人A，B，C，C，E，E，F，G和H坐在每個面向中心的圓桌會下。DD位於F的左側，H。A位於F的右側，H。C的直接鄰居是B的第二位於B的第二位於B的右側，F在B右邊是B的第三位B. G在F的直接鄰居。

QWQ-32B的響應

DeepSeek-R1的響應

比較分析

DeepSeek-R1	QWQ-32B
該模型在解決座位難題方面非常快速有效。它使用了一種更簡潔的方法，首先將H放置在位置1並以順時針方式向外鍛煉。響應顯示了前期的答案，然後是帶有緊湊型子彈點的定理風格的解釋。	該模型花了一些時間來解決難題。它採用了一種更加有條不紊的方法，從位置1處F開始，然後逐步進行完整句子的詳細分步分析，在對所有條件進行徹底驗證後，將答案保存下來。

審查

儘管有不同的推理風格，但兩種模型都提供了正確的答案。 DeepSeek的方法更加凝結和高效，而QWQ則更加敘述和以解釋為導向。另外，DeepSeek比QWQ更快地提供了答案。

判決：在此任務中，DeepSeek在更少的時間內提供了正確的答案，表現良好。

任務2：數值問題

該任務評估了AI的數學推理，公式應用以及解決現實世界物理和工程問題的準確性。

提示： “一個固定的源發出頻率fo = 492 Hz的聲音。聲音是由大型汽車以2毫秒的速度接近源的大型汽車反映出的。反射信號是由源接收到的，並用原件超出了原件。在Hz中產生的信號的節拍頻率是什麼？鑑於空氣中的頻率是330毫秒的頻率嗎？

QWQ-32B的響應

DeepSeek-R1的響應

比較分析

DeepSeek-R1	QWQ-32B
該模型很快就會產生其響應。它的解釋更加簡潔，包括簡化332/328至83/82的有用中間步驟。這使得最終計算492×83/82 = 498 Hz更透明。	該模型花了一些時間來了解問題陳述，然後生成響應。它採用了更公式化的方法，以原始頻率和速度比來得出節拍頻率的廣義表達，並直接計算492×4/328 = 6 Hz。

審查

DeepSeek-R1和QWQ-32B均表現出對解決多普勒效應問題的強大知識。這些模型遵循類似的方法，將多普勒效應應用兩次：首先將汽車作為觀察者從固定源接收聲音，然後將汽車作為移動源反映聲音。兩者都正確地達到了6 Hz的節拍頻率，而DeepSeek的速度更快。

判決：對於這項任務，DeepSeek是我的贏家，因為它表現更好，因為它在更少的時間內提供了正確的答案。

任務3：編程問題

此任務評估了AI的編碼能力，創造力以及將需求轉化為功能性網絡設計的能力。它測試了HTML，CSS和動畫中的技能，以創建交互式視覺效果。

提示： “創建一個帶有照明蠟燭的靜態網頁，火焰周圍有火花”

QWQ-32B的響應

DeepSeek-R1的響應

比較分析

DeepSeek-R1	QWQ-32B
該模型在處理速度和基本渲染能力方面展示了更好的功能。它的響應速度更快，但僅通過在火焰周圍省略火花的同時創建火焰的蠟燭來部分滿足要求。	儘管其可視化存在位置缺陷，但QWQ表現出更好地遵守詳細要求。它的實現雖然較慢，但包括提示中指定的火花，但置於位置誤差，火焰錯誤地放置在蠟燭的底部而不是頂部。

審查

總體而言，這兩個模型都完全滿足了提示的所有方面。 DeepSeek優先考慮速度和基本結構，而QWQ則更多地集中在功能完整性上，而犧牲了準確性和響應時間。

判決：我發現DeepSeek的反應與我給出的提示更加一致。

總體分析

方面	DeepSeek-R1	QWQ-32B
邏輯推理（座位難題）	✅	❌
數值問題（多普勒效應）	✅	❌
編程（帶有照明蠟燭和火花的網頁）	✅	❌

最終判決

DeepSeek-R1成為需要速度，效率和簡潔推理的場景的更好選擇。這使其非常適合快速決策至關重要的實時應用程序或環境。另一方面，當需要詳細，結構化和有條理的方法時，尤其是對於要求全面解釋或嚴格遵守要求的任務時，QWQ-32B是可取的。在所有任務中，這兩種模型都不完全準確。選擇取決於速度還是深度是優先級。

QWQ-32B與DeepSeek-R1：基準比較

QWQ-32B和DeepSeek-R1在多個基準測試中進行了評估，以評估它們在數學推理，編碼水平和一般問題解決方面的能力。比較包括AIME24（數學推理），LiveCodeBench和LiveBench（編碼能力），IFEVAL（功能評估）和BFCL（邏輯推理和復雜的任務處理）的結果。

以下是Frontier推理模型的LiveBench得分，表明QWQ-32B在DeepSeek-R1和O3-Mini之間獲得了1/10的成本。

關鍵要點

• 數學推理： QWQ-32B和DeepSeek-R1均顯示出幾乎相同的性能。在以精度和效率處理數學問題方面，它們在處理數學問題方面的表現顯著優於較小的模型。
• 編碼能力： DeepSeek-R1在LiveCodebench中略有優勢，展示了強大的編程功能。同時，QWQ-32B在LiveBench中的表現更好，表明執行精度和調試可靠性。
• 執行和功能（IFEVAL）： DeepSeek-R1的功能準確性略有領先，從而確保更好地遵守代碼執行和復雜程序驗證中的預期結果。
• 邏輯且複雜的問題解決（BFCL）： QWQ-32B表現出更強的邏輯推理能力和更好的績效，以處理複雜的多步驟解決任務。

總體而言，儘管這兩種模型都具有很高的競爭力，但QWQ-32B在邏輯推理和廣泛的編碼可靠性方面都表現出色，而DeepSeek-R1在執行準確性和數學上具有優勢。

QWQ-32B與DeepSeek-R1：模型規格

基於兩個模型的所有方面，這裡都是其功能的簡潔列表：

特徵	QWQ-32B	DeepSeek-R1
圖像輸入支持	不	是的
Web搜索功能	更強的實時搜索	有限的網絡搜索
響應速度	稍慢	更快的互動
圖像生成	不	不
推理力量	強的	強的
文字生成	針對文本進行了優化	針對文本進行了優化
計算要求	較低（32B參數）	較高（671b參數）
總體速度	在所有任務中更快。	較慢，但更詳細。
推理方法	簡潔，結構化和高效。	有條不紊，逐步且徹底。
準確性	高，但有時會錯過更好的細節。	高，但可以引入次要執行錯誤。
最好的	快速決策，實時解決問題和結構化效率。	需要詳細說明，有條理的驗證和嚴格遵守要求的任務。

結論

DeepSeek-R1和QWQ-32B之間的比較突出了AI模型中速度和詳細推理之間的權衡。 DeepSeek-R1的效率很高，通常以簡潔，結構化的方法提供更快的響應。這使其非常適合快速解決問題和直接答案的任務。相比之下，QWQ-32B採用了一種更加有條不紊，更徹底的方法，重點是詳細的分步推理和遵守指令，儘管有時是以速度為代價。

兩種模型都表現出強大的解決問題的能力，但滿足了不同的需求。最佳選擇取決於應用程序的特定要求，無論是優先考慮效率還是全面推理。

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常見問題

Q1。哪種型號更快，DeepSeek-R1或QWQ-32B？

A. DeepSeek-R1通常提供比QWQ-32B更多的參數，但通常提供更快的響應。但是，響應速度可能會根據任務的複雜性而有所不同。

Q2。模型支持圖像輸入處理是否？

答：是的，DeepSeek-R1支持圖像輸入處理，而QWQ-32B當前沒有此功能。

Q3。這些模型可以執行實時網絡搜索嗎？

與DeepSeek-R1相比，A. QWQ-32B具有更好的Web搜索功能，該功能在檢索實時信息方面具有更大的限制。

Q4。這些模型如何處理編程任務？

答：這兩個模型均可生成代碼，但是它們的實現在準確性，效率和遵守方面差異差異。 QWQ-32B通常提供更詳細和結構化的響應，而DeepSeek-R1則集中於速度和效率。

Q5。我應該為用例選擇哪種型號？

答：選擇取決於您的要求。如果您需要圖像輸入支持和更快的響應時間，那麼DeepSeek-R1是可取的。如果Web搜索功能和資源效率更為重要，則QWQ-32B可能是更好的選擇。

以上是QWQ-32B與DeepSeek-R1：針對671b模型的32B模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！