QwQ-32B – специализированная модель рассуждений от Alibaba

QwQ-32B (Qwen-with-Questions) — это специализированная модель рассуждений от Alibaba с фокусом на математических, научных и логических задачах. Уникальность QwQ-32B в том, что при размере всего 32 миллиарда параметров она демонстрирует точность на уровне моделей в 20 раз больше её размера. Модель использует инновационный подход self-questioning, который позволяет ей последовательно планировать и проверять каждый шаг рассуждений.

Главные отличия QwQ-32B: исключительная точность в математике (превосходит OpenAI o1-mini в тестах AIME и MATH), двухфазная архитектура (сначала решает задачу, затем проверяет и улучшает ответ), и высокая эффективность (достигает результатов DeepSeek-R1 с 671 млрд параметров). Модель также отличается большим контекстным окном (262 000 символов), что позволяет ей работать с объемными документами и многоэтапными задачами.

AIAcademy предлагает QwQ-32B по цене базовых моделей, хотя по возможностям она конкурирует с премиальными решениями. Это связано с тем, что QwQ-32B значительно эффективнее использует вычислительные ресурсы благодаря технологии RL-scaling, что снижает затраты на её эксплуатацию. В результате пользователи получают доступ к модели уровня DeepSeek-R1 и Claude 3.7 по цене, сопоставимой с Gemini 2.0 и GPT-4o mini. Это уникальное ценовое преимущество, которое позволяет использовать продвинутую модель рассуждений по доступной цене.

QwQ-32B особенно эффективна в задачах, требующих строгих логических рассуждений: математические проблемы (включая олимпиадного уровня), научные вопросы (особенно в тестах GPQA), многоэтапные логические задачи и программирование. Модель отлично справляется с задачами, где нужно пошагово построить решение, проверить промежуточные выводы и применить формальную логику. Большой контекст (262 000 символов) также делает её подходящей для работы с объемными документами, статьями и наборами данных.

Self-questioning — это инновационный метод, используемый в QwQ-32B, когда модель задает себе дополнительные вопросы во время рассуждения. Она фактически разбивает сложную проблему на более мелкие подзадачи, последовательно их решает, и проверяет каждый шаг. Этот процесс происходит автоматически и невидимо для пользователя, но значительно повышает точность ответов, особенно в математических и научных задачах. В отличие от некоторых других моделей, где пользователь должен сам включить режим расширенного мышления, QwQ-32B применяет углубленный анализ по умолчанию.

В области программирования QwQ-32B демонстрирует высокие результаты благодаря RL-тюнингу с проверкой кода. Во время обучения модель получала подкрепление только когда код проходил автоматические тесты, что развило её способность писать рабочий код с первой попытки. QwQ-32B особенно хорошо справляется с алгоритмическими задачами, оптимизацией кода и нахождением логических ошибок. Хотя в некоторых специализированных задачах она может уступать Claude 3.7, QwQ-32B превосходит большинство других моделей своего размера в программировании.

QwQ-32B уверенно работает с русским языком, демонстрируя хорошее понимание контекста, грамматики и идиоматических выражений. Модель была обучена на многоязычном корпусе данных, что позволяет ей эффективно взаимодействовать на разных языках. При работе с русскоязычными запросами QwQ-32B сохраняет свои сильные стороны в логическом мышлении и рассуждениях, обеспечивая такую же высокую точность, как и при работе с английским языком.

QwQ-32B входит в группу базовых моделей с 4o-Mini и Google Gemini 2.0, для которых на всех тарифах доступно 2 миллиона символов в месяц. Это существенное преимущество, так как модель с возможностями премиального уровня доступна с большим лимитом символов. Контекстное окно для одного запроса составляет 262 000 символов, что позволяет обрабатывать действительно большие документы и сложные многоэтапные задачи в одном запросе.

Основное отличие от DeepSeek R1 — эффективность. QwQ-32B достигает сопоставимого качества при размере в 20 раз меньше (32 млрд параметров против 671 млрд у DeepSeek R1). Благодаря инновационной технологии RL-scaling, QwQ-32B может работать на одном GPU, тогда как DeepSeek R1 требует кластер из 16 GPU. При этом QwQ-32B в некоторых математических задачах даже превосходит DeepSeek R1, сохраняя преимущество в экономичности, что позволяет AIAcademy предлагать модель по доступной цене.

QwQ-32B доступна на платформе AIAcademy. Чтобы начать использовать модель, достаточно зарегистрироваться на сайте и выбрать один из тарифов ("Пару раз в неделю" или "На каждый день"). После этого вы получите доступ к QwQ-32B через веб-интерфейс сервиса. Для корпоративных клиентов доступны API-интеграции, позволяющие встроить QwQ-32B в ваши проекты, приложения или внутренние инструменты. Для получения API-доступа обратитесь в поддержку AIAcademy.

Выбор зависит от ваших задач. QwQ-32B предпочтительнее для математических и научных задач, сложных логических головоломок и задач, требующих точного пошагового решения. Claude 3.7 имеет преимущество в креативных задачах, общей эрудиции и программировании. Хорошей стратегией является использование QwQ-32B для решения сложных математических и логических проблем, а Claude 3.7 — для творческих и общих задач. На платформе AIAcademy обе модели доступны в рамках одной подписки, поэтому вы можете выбирать оптимальную модель для каждой конкретной задачи.