强化学习赋能，32B模型比肩671B’满血版’
凌晨时分，当大多数人已沉入梦乡，阿里巴巴却悄然投下了一枚’技术炸弹’—— 全新推理模型QwQ-32B。这款模型的参数规模仅为320亿，却在性能上直追拥有6710亿参数的DeepSeek-R1’满血版’，这无疑在人工智能领域掀起了一阵波澜。
千问团队在官方推文中难掩兴奋之情：’我们深入探索了扩展强化学习（RL）的奥秘，并在Qwen2.5-32B的基础上取得了令人瞩目的成果。研究发现，强化学习训练能够持续提升模型性能，特别是在数学和编程任务上。更令人振奋的是，我们观察到，通过持续扩展强化学习，中等规模的模型也能实现与巨型MoE模型相媲美的性能。’
QwQ-32B的发布，不仅彰显了阿里巴巴在人工智能领域的深厚技术积累，也为业界提供了新的思路：通过强化学习的加持，小模型也能拥有大智慧。
目前，QwQ-32B已在Hugging Face和ModelScope两大开源平台发布，并采用了Apache 2.0开源协议，这意味着全球的开发者都可以自由地使用、修改和分发这款模型。此外，用户还可以通过Qwen Chat直接体验QwQ-32B的强大功能。
本地部署工具Ollama也迅速响应，第一时间提供了对QwQ-32B的支持，用户只需输入简单的命令’ollama run qwq’，即可在本地轻松运行这款模型。
为了让大家更深入地了解QwQ-32B背后的技术细节，千问团队还发布了题为《QwQ-32B：领略强化学习之力》的官方中文博客，详细介绍了这款模型的研发历程和技术特点。
强化学习：超越传统训练方法的’秘密武器’
博客中提到，大规模强化学习（RL）具有巨大的潜力，在提升模型性能方面，有望超越传统的预训练和后训练方法。
近年来，越来越多的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。例如，DeepSeek-R1通过整合冷启动数据和多阶段训练，实现了业界领先的性能，使其能够进行深度思考和复杂的推理。
千问团队则另辟蹊径，深入探索了大规模强化学习对大语言模型智能的提升作用，QwQ-32B正是这一探索的结晶。
QwQ-32B是一款拥有320亿参数的模型，但其性能却足以媲美拥有6710亿参数（其中370亿被激活）的DeepSeek-R1。千问团队表示：’这一成果充分证明了将强化学习应用于经过大规模预训练的强大基础模型的有效性。’
更值得一提的是，QwQ-32B还集成了与智能体（Agent）相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。千问团队表示：’我们希望通过自身的努力，证明强大的基础模型结合大规模强化学习，或许是通往通用人工智能（AGI）的一条可行之路。’
性能实测：QwQ-32B表现亮眼
为了客观评估QwQ-32B的性能，千问团队在一系列基准测试中对其进行了全面测试，包括数学推理、编程和通用能力等多个方面。
测试结果令人振奋：QwQ-32B的表现非常出色，在LiveBench、IFEval和BFCL等基准测试中，甚至略微超过了DeepSeek-R1-671B。
以下是QwQ-32B与其他领先模型的性能对比：
| 模型 | LiveBench | IFEval | BFCL |
|---|---|---|---|
| QwQ-32B | 优于 | 优于 | 优于 |
| DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B | |||
| DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B | |||
| o1-mini | |||
| DeepSeek-R1 (原始) |
从表格中可以清晰地看到，QwQ-32B在多个关键指标上都展现出了卓越的性能，甚至在某些方面超越了参数规模更大的DeepSeek-R1。
深度解析：QwQ-32B的强化学习之路
QwQ-32B的强大性能，离不开其独特的大规模强化学习策略。
与传统的强化学习方法不同，QwQ-32B的强化学习是在’冷启动’的基础上进行的。
第一阶段：数学与编程专项强化
在初始阶段，千问团队首先针对数学和编程任务进行了专项强化学习训练。
他们并没有采用传统的奖励模型（reward model），而是另辟蹊径：
- 数学问题： 通过校验生成答案的正确性来提供反馈。
- 编程问题： 通过代码执行服务器评估生成的代码是否成功通过测试用例来提供反馈。
这种直接、高效的反馈机制，使得QwQ-32B能够快速、准确地学习和改进。
随着训练轮次的不断推进，QwQ-32B在数学和编程领域的性能持续提升，展现出了强大的学习能力。
第二阶段：通用能力全面提升
在完成了第一阶段的专项强化学习后，千问团队又增加了针对通用能力的强化学习训练。
在这一阶段，他们使用了通用奖励模型和一些基于规则的验证器进行训练。
实验结果表明，通过少量步骤的通用强化学习，QwQ-32B的其他通用能力得到了显著提升，同时在数学和编程任务上的性能并没有出现明显的下降。
这种’两步走’的强化学习策略，使得QwQ-32B不仅在特定领域表现出色，在通用能力方面也具备了强大的竞争力。
未来展望：AGI之路，任重道远
千问团队在博客中坦言，QwQ-32B只是他们在探索大规模强化学习以增强推理能力方面迈出的第一步。
通过这次尝试，他们不仅见证了扩展强化学习的巨大潜力，也认识到了预训练语言模型中尚未开发的无限可能性。
在致力于开发下一代Qwen的过程中，千问团队坚信，将更强大的基础模型与依托规模化计算资源的强化学习相结合，将使我们更接近实现通用人工智能（AGI）的目标。
此外，他们还在积极探索将智能体（Agent）与强化学习相结合，以实现更长时间的推理，目标是通过推理时间的扩展来释放更高的智能。
业界反响：QwQ-32B引发热议
QwQ-32B的发布，在业界引起了广泛关注和热烈讨论。
在前段时间的DeepSeek热潮中，许多人对’满血版’模型情有独钟，因为’蒸馏版’模型的性能往往会受到限制。然而，671B的’满血版’模型对于普通用户来说，部署难度极大，一般的终端设备难以承受。
如今，QwQ-32B的出现，让人们看到了希望：将模型大小’打下来’，让端侧部署成为可能。
有网友表示，虽然手机上运行QwQ-32B可能还不太现实，但运行内存较高的Mac设备或许可以一试。
还有人直接向阿里巴巴通义实验室科学家Binyuan Hui喊话，希望他能开发出更小、更轻量级的模型。
更有不少用户晒出了自己的体验，表示QwQ-32B的运行速度非常快，令人印象深刻。
苹果机器学习研究者Awni Hannun也表示，他已经在M4 Max上成功运行了QwQ-32B，而且速度非常快。
在Qwen的官方聊天界面（Qwen Chat）上，我们已经可以看到QwQ-32B的预览版模型。感兴趣的读者可以亲自前往测试，体验这款’小身板，大能量’的全新推理模型。
QwQ-32B的深远影响：AI发展的新篇章
从更宏观的视角来看, QwQ-32B的横空出世, 具有里程碑式的意义. 它不仅是阿里自身技术实力的体现, 更为整个AI领域的发展提供了新的可能性:
模型小型化趋势: QwQ-32B证明了, 通过精妙的算法和训练策略, 完全可以在不牺牲性能的前提下, 大幅压缩模型体积. 这对于推动AI模型在边缘设备、移动设备上的部署, 具有重要意义. 未来的AI应用, 将不再受限于庞大的算力, 而是可以更灵活地融入各种场景。
强化学习的崛起: QwQ-32B的成功, 凸显了强化学习在提升模型智能方面的巨大潜力. 相比于传统的监督学习, 强化学习更接近人类的学习方式, 能够通过与环境的交互, 自主学习和进化. 这为AI模型突破现有瓶颈, 实现更高级别的智能, 提供了新的思路。
开源共享的价值: 阿里将QwQ-32B开源, 再次体现了其开放共享的技术理念. 这将有助于全球开发者共同参与, 加速AI技术的创新和应用. 开源社区的力量, 将推动AI技术更快地走向成熟, 造福社会。
通往AGI的探索: 虽然QwQ-32B距离真正的通用人工智能(AGI)还有很长的路要走, 但它无疑是朝着这个目标迈出的坚实一步. 通过不断探索新的模型架构、训练方法和应用场景, 我们有望在未来实现更接近人类水平的AI。
总的来说, QwQ-32B的发布, 不仅仅是一款新模型的诞生, 更是一个新时代的开端. 它预示着AI技术将朝着更高效、更智能、更普惠的方向发展, 为我们的生活带来更多可能性。 QwQ-32B的成功，也为其他AI研究团队提供了宝贵的经验和启示。未来，我们有望看到更多类似的小型、高效、智能的模型涌现，共同推动AI技术的进步。 阿里巴巴在AI领域的持续投入和创新，也展现了中国科技企业在全球AI竞争中的实力和决心。