标题：阿里巴巴重磅开源新推理模型：通义千问QwQ-32B，性能卓越且成本亲民
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在人工智能领域，模型的创新与突破总能引发行业的热烈讨论。3月6日凌晨，阿里巴巴集团宣布开源其最新的推理模型——通义千问QwQ-32B。这款模型通过大规模强化学习，不仅在数学、代码和通用能力上取得了显著进步，其部署成本的大幅降低，更是让其在消费级显卡上也能轻松实现本地部署。
开源政策宽松，全球开发者共享成果
千问QwQ-32B采用了Apache2.0协议进行开源，这一宽松的许可政策意味着全球的开发者和企业都可以免费下载和使用该模型，并将其应用于商业用途。此外，用户还可以通过阿里云通义APP免费体验最新的千问QwQ-32B模型。
强化学习助力，模型性能大幅提升
千问QwQ-32B是阿里巴巴在推理模型领域探索的最新成果。基于冷启动技术，阿里通义团队对该模型进行了两轮大规模强化学习，专注于数学和编程任务的优化，以及通用能力的提升。在32B的模型尺寸上，千问QwQ-32B展现了惊人的推理能力，验证了大规模强化学习对于提高模型性能的显著效果。
多项基准测试领先，性能与DeepSeek-R1匹敌
在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型的表现令人瞩目。其在数学能力的AIME24评测集和代码能力的LiveCodeBench测试中，与DeepSeek-R1相当，远超OpenAI-o1-mini和同等尺寸的R1蒸馏模型。在“最难LLMs评测榜”LiveBench、指令遵循能力IFEval评测集以及BFCL测试中，千问QwQ-32B的得分均超越了DeepSeek-R1。
高效部署，满足多样化应用需求
千问QwQ-32B不仅具备强大的推理能力，还能满足对资源消耗的低要求，非常适合需要快速响应或对数据安全有高要求的场景。开发者和企业可以轻松地将该模型部署到本地设备上，进一步打造定制化的AI解决方案。
智能体与强化学习融合，探索AGI新路径
千问QwQ-32B模型还集成了智能体Agent的相关能力，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。阿里通义团队表示，未来将继续探索智能体与强化学习的集成，以实现长时推理，并最终追求更高智能的AGI目标。
开源平台丰富，支持灵活部署
目前，千问QwQ-32B已在魔搭社区、HuggingFace及GitHub等平台开源。用户可以通过这些平台免费下载模型，进行本地部署，或直接通过阿里云百炼平台调用模型API服务。对于有云端部署需求的情况，用户可以通过阿里云PAI平台快速部署，并进行模型微调、评测和应用搭建。同时，也可以选择阿里云容器服务ACK配合GPU算力，实现模型容器化部署和高效推理。
阿里开源生态不断壮大
自2023年以来，阿里通义团队已开源超过200款模型，包括大语言模型千问Qwen和视觉生成模型万相Wan等基模系列。这些模型覆盖了文本生成、视觉理解/生成、语音理解/生成、文生图及视频模型等“全模态”，参数范围从0.5B到110B，形成了全球最大的开源模型族群。千问Qwen的衍生模型数量已突破10万，超越了美国的Llama系列模型。
（本文首发于钛媒体APP，作者|张帅，编辑|盖虹达）
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