Di dunia model bahasa besar (LLMS) terdapat andaian bahawa model yang lebih besar secara semulajadi melakukan lebih baik. Qwen baru-baru ini memperkenalkan model terbarunya, QWQ-32B, meletakkannya sebagai pesaing langsung kepada DeepSeek-R1 secara besar-besaran walaupun mempunyai parameter yang jauh lebih sedikit. Ini menimbulkan persoalan yang menarik: Bolehkah model dengan hanya 32 bilion parameter menentang raksasa dengan 671 bilion? Untuk menjawabnya, kami akan melakukan perbandingan QWQ-32B vs DeepSeek-R1 di tiga domain kritikal-penalaran logik, penyelesaian masalah matematik, dan cabaran pengaturcaraan-untuk menilai prestasi dunia sebenar mereka.

Jadual Kandungan

• QWQ-32B: Ciri-ciri Utama dan Cara Mengakses
  • Ciri-ciri utama QWQ-32b
  • Bagaimana cara mengakses QWQ-32b?
• DeepSeek-R1: Ciri-ciri Utama dan Cara Mengakses
  • Ciri-ciri utama DeepSeek-R1
  • Bagaimana untuk mengakses DeepSeek-R1?
• QWQ-32B vs DeepSeek-R1: Perbandingan Berasaskan Permohonan
  • Tugas 1: Penaakulan Logik
  • Tugas 2: Masalah berangka
  • Tugas 3: Masalah pengaturcaraan
  • Analisis keseluruhan
• QWQ-32B vs DeepSeek-R1: Perbandingan penanda aras
• QWQ-32B vs DeepSeek-R1: Spesifikasi Model
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

QWQ-32B: Ciri-ciri Utama dan Cara Mengakses

QWQ-32B mewakili kemajuan yang signifikan dalam model bahasa yang cekap, menawarkan keupayaan yang mencabar model yang lebih besar melalui pendekatan latihan inovatif dan reka bentuk seni bina. Ia menunjukkan bahawa skala pembelajaran tetulang (RL) secara dramatik dapat meningkatkan kecerdasan model tanpa memerlukan jumlah parameter besar -besaran.

Sekarang mari kita lihat ciri -ciri utamanya.

Ciri-ciri utama QWQ-32b

1. Pengoptimuman Pembelajaran Penguatkuasaan: QWQ-32B memanfaatkan teknik RL melalui proses latihan multi-stage berasaskan ganjaran. Ini membolehkan keupayaan penalaran yang lebih mendalam, biasanya dikaitkan dengan model yang lebih besar.
2. Keupayaan matematik dan pengekodan yang luar biasa: Semasa peringkat pertama proses latihan RL, QWQ-32B dilatih menggunakan pengesahan ketepatan untuk masalah matematik dan pelayan pelaksanaan kod untuk menilai ketepatan fungsional.
3. Keupayaan Umum Komprehensif: QWQ-32B menjalani peringkat RL tambahan yang memberi tumpuan kepada peningkatan keupayaan umum. Tahap ini menggunakan kedua-dua model ganjaran umum dan pengesahan berasaskan peraturan untuk meningkatkan arahan berikut, penjajaran dengan keutamaan manusia, dan prestasi ejen.
4. Fungsi Ejen: QWQ-32B menggabungkan keupayaan berkaitan ejen lanjutan yang membolehkannya berfikir secara kritikal semasa menggunakan alat dan menyesuaikan penalarannya berdasarkan maklum balas alam sekitar.
5. Prestasi Kompetitif: Walaupun hanya mempunyai 32 bilion parameter, QWQ-32B mencapai prestasi yang setanding dengan DeepSeek-R1, yang mempunyai 671 bilion parameter (dengan 37 bilion diaktifkan).

Semua ciri-ciri ini menunjukkan bagaimana RL yang dilaksanakan dengan baik dapat meningkatkan keupayaan model secara dramatik tanpa kenaikan berkadar dalam saiz model.

Bagaimana cara mengakses QWQ-32b?

Terdapat 3 cara yang berbeza untuk mengakses model QWQ-32B.

1. Memeluk muka

QWQ-32B boleh didapati di muka pelukan di bawah lesen Apache 2.0, menjadikannya mudah untuk penyelidik dan pemaju.

2. QWQ Chat

Bagi pengguna yang mencari antara muka yang lebih langsung, QWQ-32B boleh diakses melalui laman web QWEN Chat.

3. Integrasi API

Pemaju boleh mengintegrasikan QWQ-32B ke dalam aplikasi mereka melalui API yang tersedia. Ia kini dihoskan di Alibaba Cloud.

DeepSeek-R1: Ciri-ciri Utama dan Cara Mengakses

DeepSeek-R1 adalah langkah penting dalam model bahasa, menetapkan piawaian baru untuk tugas-tugas seperti pemikiran matematik, pengekodan, dan penyelesaian masalah yang kompleks. Dengan kaedah reka bentuk dan latihan lanjutannya, DeepSeek-R1 membuktikan bahawa model besar dapat mengendalikan tugas kognitif yang mencabar dengan berkesan. Mari kita lihat ciri -ciri utama model ini dan bagaimana proses latihannya memudahkannya.

Ciri-ciri utama DeepSeek-R1

• Skala dan Seni Bina Revolusi: DeepSeek-R1 beroperasi dengan seni bina parameter 671 bilion besar, walaupun luar biasa, hanya 37 bilion parameter yang diaktifkan semasa operasi. Reka bentuk yang cekap ini mengimbangi tuntutan pengiraan dengan keupayaan yang kuat.
• Pendekatan Pembelajaran Penguatkuasaan: Tidak seperti model tradisional yang sangat bergantung pada penalaan yang diselia (SFT), DeepSeek-R1 menggunakan metodologi latihan pembelajaran tetulang tulen (RL). Mekanisme maklum balas berasaskan hasil ini membolehkan model terus memperbaiki strategi penyelesaian masalahnya.
• Proses latihan pelbagai peringkat: Pembangunan DeepSeek-R1 mengikuti proses latihan pelbagai peringkat yang canggih:
  • Latihan awal memberi tumpuan kepada penalaran matematik dan pengkodan pengekodan menggunakan pengesahan ketepatan .
  • Pelayan pelaksanaan kod mengesahkan fungsi penyelesaian yang dihasilkan .
  • Peringkat seterusnya meningkatkan keupayaan umum sambil mengekalkan kekuatan khusus .
• Keupayaan Penalaran & Pengaturcaraan Matematik Superior: DeepSeek-R1 memanfaatkan pengesahan pengiraan untuk pengiraan masalah dan pengiraan multi-langkah yang tepat, dan pelayan pelaksanaan kod untuk penjanaan kod lanjutan.
• Fungsi berasaskan ejen: Model ini menggabungkan keupayaan ejen yang membolehkannya berinteraksi dengan alat luaran dan menyesuaikan proses penalarannya berdasarkan maklum balas alam sekitar.
• Rangka Kerja Terbuka: Walaupun skala dan keupayaannya, DeepSeek-R1 disediakan di bawah rangka kerja terbuka yang memastikan akses yang luas untuk tujuan penyelidikan dan pembangunan.

Mendaftar dalam kursus percuma QWQ 32B kami dan belajar bagaimana untuk membina aplikasi AI!

Bagaimana untuk mengakses DeepSeek-R1?

Kami boleh mengakses DeepSeek-R1 dalam 4 cara yang berbeza.

1. Memeluk integrasi muka

DeepSeek-R1 sedia ada melalui pelukan muka yang menawarkan akses lancar ke kedua-dua model asas dan varian khusus.

2. GitHub Repository

Repositori GitHub Deepseek rasmi menganjurkan pelaksanaan model, metodologi latihan, dan dokumentasi teknikal. Pemaju dan penyelidik boleh mengakses model terlatih di sini.

3. DeepSeek-R1

Bagi pengguna yang mencari antara muka yang lebih langsung, DeepSeek-R1 boleh diakses melalui laman webnya.

4. Integrasi API

Pemaju boleh mengintegrasikan DeepSeek-R1 ke dalam aplikasi mereka menggunakan API yang tersedia. Ia kini dihoskan di infrastruktur DeepSeek.

QWQ-32B vs DeepSeek-R1: Perbandingan Berasaskan Permohonan

Sekarang kita memahami keupayaan kedua-dua model ini, mari kita menguji mereka untuk beberapa kes penggunaan sebenar. Melalui ujian ini, kami berhasrat untuk menentukan sama ada pengoptimuman pembelajaran tetulang QWQ dapat memadankan kelebihan skala DeepSeek.

Untuk perbandingan ini, kami akan menguji QWQ-32B dan DeepSeek-R1 dalam tiga aplikasi utama: tugas penalaran, masalah berangka, dan cabaran pengaturcaraan. Kedua -dua model akan menerima arahan yang sama untuk setiap ujian, yang membolehkan perbandingan langsung dari output dan keupayaan praktikal mereka. Penilaian ini akan membantu mengenal pasti model mana yang lebih baik untuk tugas tertentu.

Tugas 1: Penaakulan Logik

Tugas ini menilai penalaran logik AI, pengiktirafan corak, dan kemahiran kesimpulan, penting untuk pemikiran berstruktur, membuat keputusan, dan penyelesaian masalah.

Prompt: "8 orang A, B, C, D, E, F, G dan H duduk dengan meja bulat yang masing -masing menghadap ke pusat.

Respons oleh QWQ-32B

Tindak balas oleh DeepSeek-R1

Analisis perbandingan

Kajian

Walaupun gaya penalaran yang berbeza, kedua -dua model memberikan jawapan yang betul. Pendekatan Deepseek lebih pekat dan cekap manakala QWQ lebih berorientasikan naratif dan berorientasikan penjelasan. Juga, DeepSeek menyampaikan jawapan dengan lebih cepat daripada QWQ.

Keputusan: Dalam tugas ini, DeepSeek dilakukan dengan baik dengan memberikan jawapan yang betul dalam masa yang kurang.

Tugas 2: Masalah berangka

Tugas ini menilai penalaran matematik AI, aplikasi formula, dan ketepatan dalam menyelesaikan masalah fizik dan kejuruteraan dunia sebenar.

Prompt: "Sumber pegun memancarkan bunyi kekerapan fo = 492 hz. Bunyi dicerminkan oleh kereta besar yang menghampiri sumber dengan kelajuan 2 ms kuasa ke -1.

Respons oleh QWQ-32B

Tindak balas oleh DeepSeek-R1

Analisis perbandingan

Kajian

Kedua-dua DeepSeek-R1 dan QWQ-32b menunjukkan pengetahuan yang kuat tentang fizik dalam menyelesaikan masalah kesan Doppler. Model -model ini mengikuti pendekatan yang sama, menggunakan kesan Doppler dua kali: pertama dengan kereta sebagai pemerhati menerima bunyi dari sumber pegun, dan kemudian dengan kereta sebagai sumber bergerak yang mencerminkan bunyi. Kedua -duanya betul tiba di kekerapan pukulan 6 Hz, dengan Deepseek melakukannya dengan lebih cepat.

Keputusan: Untuk tugas ini, DeepSeek adalah pemenang saya kerana ia dilakukan dengan lebih baik kerana ia memberikan jawapan yang betul dalam masa yang kurang.

Tugas 3: Masalah pengaturcaraan

Tugas ini menilai pengkodan, kreativiti, dan keupayaan pengekodan AI untuk menterjemahkan keperluan ke dalam reka bentuk web berfungsi. Ia menguji kemahiran dalam HTML, CSS, dan animasi untuk mewujudkan kesan visual interaktif.

Prompt: "Buat laman web statik dengan lilin menerangi dengan percikan api di sekitar api"

Respons oleh QWQ-32B

Tindak balas oleh DeepSeek-R1

Analisis perbandingan

Kajian

Secara keseluruhannya, model tidak sepenuhnya berpuas hati semua aspek prompt. DeepSeek Prioritized Speed ??dan Struktur Asas, manakala QWQ memberi tumpuan lebih kepada kesempurnaan ciri dengan mengorbankan kedua -dua ketepatan dan masa tindak balas.

Keputusan: Saya dapati tindak balas DeepSeek lebih sejajar dengan petikan yang saya berikan.

Analisis keseluruhan

Keputusan Akhir

DeepSeek-R1 muncul sebagai pilihan yang lebih baik untuk senario yang memerlukan kelajuan, kecekapan, dan penalaran ringkas. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi atau persekitaran masa nyata di mana membuat keputusan cepat adalah penting. Sebaliknya, QWQ-32b adalah lebih baik apabila pendekatan terperinci, berstruktur, dan teratur diperlukan, terutamanya untuk tugas yang menuntut penjelasan yang komprehensif atau pematuhan yang ketat terhadap keperluan. Model tidak sepenuhnya tepat di semua tugas. Dan pilihan bergantung kepada sama ada kelajuan atau kedalaman adalah keutamaan.

QWQ-32B vs DeepSeek-R1: Perbandingan penanda aras

QWQ-32B dan DeepSeek-R1 dinilai di pelbagai tanda aras untuk menilai keupayaan mereka dalam penalaran matematik, kemahiran pengekodan, dan penyelesaian masalah umum. Perbandingan ini termasuk hasil daripada AIME24 (Penalaran Matematik), LiveCodeBench dan LiveBench (keupayaan pengekodan), IFEVAL (Penilaian Fungsi), dan BFCL (Penalaran Logik dan Pengendalian Tugas Kompleks).

Berikut adalah skor LiveBench model penalaran sempadan, menunjukkan bahawa QWQ-32B mendapat skor di antara DeepSeek-R1 dan O3-mini untuk 1/10 dari kos.

Takeaways utama

• Penalaran matematik: Kedua-dua QWQ-32B dan DeepSeek-R1 menunjukkan prestasi hampir sama. Mereka jauh melebihi model yang lebih kecil dalam mengendalikan masalah matematik dengan ketepatan dan kecekapan.
• Pengekodan pengekodan: DeepSeek-R1 memegang sedikit kelebihan dalam LiveCodeBench, mempamerkan keupayaan pengaturcaraan yang kuat. Sementara itu QWQ-32B melakukan lebih baik di LiveBench, menunjukkan ketepatan pelaksanaan unggul dan kebolehpercayaan debug.
• Pelaksanaan dan Fungsi (IFEVAL): DeepSeek-R1 membawa sedikit ketepatan fungsional, memastikan pematuhan yang lebih baik kepada hasil yang dijangkakan dalam pelaksanaan kod dan pengesahan program kompleks.
• Penyelesaian Masalah Logik dan Kompleks (BFCL): QWQ-32B menunjukkan kemahiran penalaran logik yang lebih kuat dan prestasi yang lebih baik dalam mengendalikan tugas pemecahan masalah yang rumit dan pelbagai.

Secara keseluruhannya, sementara kedua-dua model sangat kompetitif, QWQ-32B cemerlang dalam penalaran logik dan kebolehpercayaan pengekodan yang luas, sedangkan DeepSeek-R1 mempunyai kelebihan dalam ketepatan pelaksanaan dan keteguhan matematik.

QWQ-32B vs DeepSeek-R1: Spesifikasi Model

Berdasarkan semua aspek kedua -dua model, berikut adalah senarai ringkas keupayaan mereka:

Kesimpulan

Perbandingan antara DeepSeek-R1 dan QWQ-32B menyoroti perdagangan antara kelajuan dan penalaran terperinci dalam model AI. DeepSeek-R1 cemerlang dalam kecekapan, sering memberikan respons yang lebih cepat dengan pendekatan yang ringkas dan berstruktur. Ini menjadikannya sesuai untuk tugas-tugas di mana penyelesaian penyelesaian masalah dan langsung diprioritaskan. Sebaliknya, QWQ-32B mengambil pendekatan yang lebih teratur dan menyeluruh, memberi tumpuan kepada penalaran langkah demi langkah dan pematuhan kepada arahan, walaupun kadang-kadang pada kos kelajuan.

Kedua-dua model menunjukkan keupayaan penyelesaian masalah yang kuat tetapi memenuhi keperluan yang berbeza. Pilihan optimum bergantung kepada keperluan khusus aplikasi, sama ada ia mengutamakan kecekapan atau penalaran yang komprehensif.

Ketahui cara menggunakan QWQ 32B dalam projek anda dengan kursus percuma!

Soalan yang sering ditanya

A. DeepSeek-R1 umumnya memberikan respons yang lebih cepat walaupun mempunyai parameter yang lebih banyak daripada QWQ-32B. Walau bagaimanapun, kelajuan tindak balas mungkin berbeza -beza berdasarkan kerumitan tugas.

A. Ya, DeepSeek-R1 menyokong pemprosesan input imej, sementara QWQ-32B kini tidak mempunyai keupayaan ini.

A. QWQ-32B mempunyai fungsi carian web yang lebih baik berbanding dengan DeepSeek-R1, yang mempunyai lebih banyak batasan dalam mendapatkan maklumat masa nyata.

A. Kedua -dua model boleh menjana kod, tetapi pelaksanaannya berbeza dalam ketepatan, kecekapan, dan kepatuhan untuk mendorong spesifikasi. QWQ-32B sering memberikan respons yang lebih terperinci dan berstruktur, sementara DeepSeek-R1 memberi tumpuan kepada kelajuan dan kecekapan.

A. Pilihan bergantung pada keperluan anda. Jika anda memerlukan sokongan input imej dan masa tindak balas yang lebih cepat, DeepSeek-R1 lebih baik. Jika fungsi carian web dan kecekapan sumber lebih penting, QWQ-32B mungkin pilihan yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci QWQ-32B vs DeepSeek-R1: Model 32B terhadap model 671B. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!