QWQ-32B与DeepSeek-R1：针对671b模型的32B模型

在大型语言模型（LLMS）的世界中，有一个假设，即较大的模型本质上的表现更好。 Qwen最近引入了其最新的QWQ-32B，尽管参数较少，但将其定位为大量DeepSeek-R1的直接竞争者。这提出了一个令人信服的问题：只有320亿个参数的模型能否与6710亿的庞然大物相抵触？为了回答这一点，我们将进行QWQ-32B与DeepSeek-R1进行QWQ-32B，以评估其现实世界中的三个关键领域（逻辑推理，数学解决问题和编程挑战）之间的比较。

目录

• QWQ-32B：关键功能以及如何访问
  • QWQ-32B的主要功能
  • 如何访问QWQ-32B？
• DeepSeek-R1：关键功能以及如何访问
  • DeepSeek-R1的主要特征
  • 如何访问DeepSeek-R1？
• QWQ-32B与DeepSeek-R1：基于应用程序的比较
  • 任务1：逻辑推理
  • 任务2：数值问题
  • 任务3：编程问题
  • 总体分析
• QWQ-32B与DeepSeek-R1：基准比较
• QWQ-32B与DeepSeek-R1：模型规格
• 结论
• 常见问题

QWQ-32B：关键功能以及如何访问

QWQ-32B代表了有效语言模型的重大进步，提供了通过创新的培训方法和建筑设计来挑战更大模型的功能。它表明，增强学习（RL）缩放可以大大增强模型智能而无需大量参数计数。

现在，让我们研究其关键功能。

QWQ-32B的主要功能

1. 强化学习优化： QWQ-32B通过基于奖励的多阶段培训过程利用RL技术。这使得更深的推理能力通常与更大的模型相关联。
2. 出色的数学和编码功能：在RL训练过程的第一阶段，QWQ-32B使用精确验证器进行数学问题和代码执行服务器进行了训练，以评估功能正确性。
3. 全面的一般能力： QWQ-32B经历了一个额外的RL阶段，重点是增强一般能力。该阶段使用一般奖励模型和基于规则的验证者来改善遵循的指导，与人类的偏好保持一致以及代理性能。
4. 代理功能： QWQ-32B结合了与高级代理相关的功能，使其在使用工具并根据环境反馈中对推理进行批判性思考。
5. 竞争性能：尽管只有320亿个参数，QWQ-32B的性能与DeepSeek-R1相当，DeepSeek-R1具有6710亿个参数（激活了370亿个）。

所有这些功能都表明，良好的RL如何显着增强模型功能，而无需成比例的模型大小增加。

如何访问QWQ-32B？

有3种不同的方法可以访问QWQ-32B型号。

1。拥抱脸

QWQ-32B在Apache 2.0许可下的拥抱面上可用，使研究人员和开发人员可以使用。

2。QWQ聊天

对于寻求更直接接口的用户，可以通过QWEN聊天网站访问QWQ-32B。

3。API集成

开发人员可以通过可用的API将QWQ-32B集成到其应用中。它目前托管在阿里巴巴云上。

DeepSeek-R1：关键功能以及如何访问

DeepSeek-R1是语言模型迈出的重要一步，为数学推理，编码和复杂问题解决的任务设定了新标准。 DeepSeek-R1借助其高级设计和培训方法，证明了大型模型可以有效地处理具有挑战性的认知任务。让我们看一下该模型的关键特征以及其培训过程如何促进它们。

DeepSeek-R1的主要特征

• 革命性量表和体系结构： DeepSeek-R1具有6710亿个参数架构的运行，尽管在操作过程中只有370亿个参数被激活。这种有效的设计将计算需求与强大的功能之间存在平衡。
• 强化学习方法：与密切依赖监督微调（SFT）的传统模型不同，DeepSeek-R1采用纯强化学习（RL）培训方法。这种基于结果的反馈机制使该模型能够不断完善其解决问题的策略。
• 多阶段培训过程： DeepSeek-R1的发展遵循复杂的多阶段培训过程：
  • 初始培训的重点是使用精度验证者的数学推理和编码能力。
  • 代码执行服务器验证生成解决方案的功能。
  • 随后的阶段可以增强一般能力，同时保持专业的优势。
• 卓越的数学推理和编程功能： DeepSeek-R1利用计算验证器来确切解决问题和多步计算，以及用于高级代码生成的代码执行服务器。
• 基于代理的功能：模型结合了代理功能，使其能够与外部工具进行交互并根据环境反馈调整其推理过程。
• 开放重量框架：尽管具有规模和功能，DeepSeek-R1还是在一个开放式框架下提供的，可确保为研究和开发目的提供广泛的可访问性。

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如何访问DeepSeek-R1？

我们可以通过4种不同的方式访问DeepSeek-R1。

1。拥抱脸部整合

DeepSeek-R1可以通过拥抱面对面的face无缝访问基本模型和专业变体可用。

2。github存储库

官方的DeepSeek GitHub存储库托管模型实施，培训方法和技术文档。开发人员和研究人员可以在此处访问预训练的模型。

3。DeepSeek-R1

对于寻求更直接界面的用户，可以通过其网站访问DeepSeek-R1。

4。API集成

开发人员可以使用可用的API将DeepSeek-R1集成到其应用中。它目前托管在DeepSeek的基础架构上。

QWQ-32B与DeepSeek-R1：基于应用程序的比较

现在，我们了解了这两种模型的功能，让我们在某些现实生活案例中对其进行测试。通过此测试，我们旨在确定QWQ的强化学习优化是否可以与DeepSeek的规模优势相匹配。

为了进行此比较，我们将在三个关键应用程序中测试QWQ-32B和DeepSeek-R1：推理任务，数值问题和编程挑战。这两种模型都将在每个测试中都会收到相同的提示，从而可以直接比较其输出和实际功能。该评估将有助于确定哪些模型对特定任务的性能更好。

任务1：逻辑推理

该任务评估了AI的逻辑推理，模式识别和推理技能，这对于结构化思维，决策和解决问题至关重要。

提示： “ 8个人A，B，C，C，E，E，F，G和H坐在每个面向中心的圆桌会下。DD位于F的左侧，H。A位于F的右侧，H。C的直接邻居是B的第二位于B的第二位于B的右侧，F在B右边是B的第三位B. G在F的直接邻居。

QWQ-32B的响应

DeepSeek-R1的响应

比较分析

DeepSeek-R1	QWQ-32B
该模型在解决座位难题方面非常快速有效。它使用了一种更简洁的方法，首先将H放置在位置1并以顺时针方式向外锻炼。响应显示了前期的答案，然后是带有紧凑型子弹点的定理风格的解释。	该模型花了一些时间来解决难题。它采用了一种更加有条不紊的方法，从位置1处F开始，然后逐步进行完整句子的详细分步分析，在对所有条件进行彻底验证后，将答案保存下来。

审查

尽管有不同的推理风格，但两种模型都提供了正确的答案。 DeepSeek的方法更加凝结和高效，而QWQ则更加叙述和以解释为导向。另外，DeepSeek比QWQ更快地提供了答案。

判决：在此任务中，DeepSeek在更少的时间内提供了正确的答案，表现良好。

任务2：数值问题

该任务评估了AI的数学推理，公式应用以及解决现实世界物理和工程问题的准确性。

提示： “一个固定的源发出频率fo = 492 Hz的声音。声音是由大型汽车以2毫秒的速度接近源的大型汽车反映出的。反射信号是由源接收到的，并用原件超出了原件。在Hz中产生的信号的节拍频率是什么？鉴于空气中的频率是330毫秒的频率吗？

QWQ-32B的响应

DeepSeek-R1的响应

比较分析

DeepSeek-R1	QWQ-32B
该模型很快就会产生其响应。它的解释更加简洁，包括简化332/328至83/82的有用中间步骤。这使得最终计算492×83/82 = 498 Hz更透明。	该模型花了一些时间来了解问题陈述，然后生成响应。它采用了更公式化的方法，以原始频率和速度比来得出节拍频率的广义表达，并直接计算492×4/328 = 6 Hz。

审查

DeepSeek-R1和QWQ-32B均表现出对解决多普勒效应问题的强大知识。这些模型遵循类似的方法，将多普勒效应应用两次：首先将汽车作为观察者从固定源接收声音，然后将汽车作为移动源反映声音。两者都正确地达到了6 Hz的节拍频率，而DeepSeek的速度更快。

判决：对于这项任务，DeepSeek是我的赢家，因为它表现更好，因为它在更少的时间内提供了正确的答案。

任务3：编程问题

此任务评估了AI的编码能力，创造力以及将需求转化为功能性网络设计的能力。它测试了HTML，CSS和动画中的技能，以创建交互式视觉效果。

提示： “创建一个带有照明蜡烛的静态网页，火焰周围有火花”

QWQ-32B的响应

DeepSeek-R1的响应

比较分析

DeepSeek-R1	QWQ-32B
该模型在处理速度和基本渲染能力方面展示了更好的功能。它的响应速度更快，但仅通过在火焰周围省略火花的同时创建火焰的蜡烛来部分满足要求。	尽管其可视化存在位置缺陷，但QWQ表现出更好地遵守详细要求。它的实现虽然较慢，但包括提示中指定的火花，但置于位置误差，火焰错误地放置在蜡烛的底部而不是顶部。

审查

总体而言，这两个模型都完全满足了提示的所有方面。 DeepSeek优先考虑速度和基本结构，而QWQ则更多地集中在功能完整性上，而牺牲了准确性和响应时间。

判决：我发现DeepSeek的反应与我给出的提示更加一致。

总体分析

方面	DeepSeek-R1	QWQ-32B
逻辑推理（座位难题）	✅	❌
数值问题（多普勒效应）	✅	❌
编程（带有照明蜡烛和火花的网页）	✅	❌

最终判决

DeepSeek-R1成为需要速度，效率和简洁推理的场景的更好选择。这使其非常适合快速决策至关重要的实时应用程序或环境。另一方面，当需要详细，结构化和有条理的方法时，尤其是对于要求全面解释或严格遵守要求的任务时，QWQ-32B是可取的。在所有任务中，这两种模型都不完全准确。选择取决于速度还是深度是优先级。

QWQ-32B与DeepSeek-R1：基准比较

QWQ-32B和DeepSeek-R1在多个基准测试中进行了评估，以评估它们在数学推理，编码水平和一般问题解决方面的能力。比较包括AIME24（数学推理），LiveCodeBench和LiveBench（编码能力），IFEVAL（功能评估）和BFCL（逻辑推理和复杂的任务处理）的结果。

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

关键要点

• 数学推理： QWQ-32B和DeepSeek-R1均显示出几乎相同的性能。在以精度和效率处理数学问题方面，它们在处理数学问题方面的表现显着优于较小的模型。
• 编码能力： DeepSeek-R1在LiveCodebench中略有优势，展示了强大的编程功能。同时，QWQ-32B在LiveBench中的表现更好，表明执行精度和调试可靠性。
• 执行和功能（IFEVAL）： DeepSeek-R1的功能准确性略有领先，从而确保更好地遵守代码执行和复杂程序验证中的预期结果。
• 逻辑且复杂的问题解决（BFCL）： QWQ-32B表现出更强的逻辑推理能力和更好的绩效，以处理复杂的多步骤解决任务。

总体而言，尽管这两种模型都具有很高的竞争力，但QWQ-32B在逻辑推理和广泛的编码可靠性方面都表现出色，而DeepSeek-R1在执行准确性和数学上具有优势。

QWQ-32B与DeepSeek-R1：模型规格

基于两个模型的所有方面，这里都是其功能的简洁列表：

特征	QWQ-32B	DeepSeek-R1
图像输入支持	不	是的
Web搜索功能	更强的实时搜索	有限的网络搜索
响应速度	稍慢	更快的互动
图像生成	不	不
推理力量	强的	强的
文字生成	针对文本进行了优化	针对文本进行了优化
计算要求	较低（32B参数）	较高（671b参数）
总体速度	在所有任务中更快。	较慢，但更详细。
推理方法	简洁，结构化和高效。	有条不紊，逐步且彻底。
准确性	高，但有时会错过更好的细节。	高，但可以引入次要执行错误。
最好的	快速决策，实时解决问题和结构化效率。	需要详细说明，有条理的验证和严格遵守要求的任务。

结论

DeepSeek-R1和QWQ-32B之间的比较突出了AI模型中速度和详细推理之间的权衡。 DeepSeek-R1的效率很高，通常以简洁，结构化的方法提供更快的响应。这使其非常适合快速解决问题和直接答案的任务。相比之下，QWQ-32B采用了一种更加有条不紊，更彻底的方法，重点是详细的分步推理和遵守指令，尽管有时是以速度为代价。

两种模型都表现出强大的解决问题的能力，但满足了不同的需求。最佳选择取决于应用程序的特定要求，无论是优先考虑效率还是全面推理。

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常见问题

Q1。哪种型号更快，DeepSeek-R1或QWQ-32B？

A. DeepSeek-R1通常提供比QWQ-32B更多的参数，但通常提供更快的响应。但是，响应速度可能会根据任务的复杂性而有所不同。

Q2。模型支持图像输入处理是否？

答：是的，DeepSeek-R1支持图像输入处理，而QWQ-32B当前没有此功能。

Q3。这些模型可以执行实时网络搜索吗？

与DeepSeek-R1相比，A. QWQ-32B具有更好的Web搜索功能，该功能在检索实时信息方面具有更大的限制。

Q4。这些模型如何处理编程任务？

答：这两个模型均可生成代码，但是它们的实现在准确性，效率和遵守方面差异差异。 QWQ-32B通常提供更详细和结构化的响应，而DeepSeek-R1则集中于速度和效率。

Q5。我应该为用例选择哪种型号？

答：选择取决于您的要求。如果您需要图像输入支持和更快的响应时间，那么DeepSeek-R1是可取的。如果Web搜索功能和资源效率更为重要，则QWQ-32B可能是更好的选择。

以上是QWQ-32B与DeepSeek-R1：针对671b模型的32B模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！