- 克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
通义千问版o1来了，还是开源的！
深夜，通义团队突然上线推理模型QwQ，参数量只有32B，在GPQA上击败了o1-mini。
目前，QwQ的模型权重已在HuggingFace和魔搭社区上发布，还可以直接在线试玩。
Ollama、Together.ai等大模型平台也迅速跟进，第一时间宣布支持QwQ运行。
还有网友实测发现，对于自己手中的一道化学计算题，QwQ是除了o1之外唯一能答对的。
此外有网友指出，QwQ预览版参数量只有32B，这意味着o1水平的推理模型，在本地就能运行了。
推理能力尚可，但简洁度需加强
按照官方放出的成绩，QwQ、o1-preview和o1-mini在GPQA（科学推理）、AIME、MATH-500（数学）以及LiveCodeBench（代码）四个数据集中各有胜负，但整体水平比较接近。
而相比GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和自家的Qwen2.5，领先优势就比较明显了。
至于QwQ的实际推理能力到底如何，我们就拿o1-mini对比着测试一下~
首先是官方展示的一道逻辑推理题目：
对于这个问题，QwQ用了足足两千多字进行了分析，这是其中的核心思路：
之后，QwQ开始了近乎列举式的分析方式，一张一张牌地来判断，但好在最终得到的结果是正确的。
相比之下，o1-mini的回答就显得十分简洁了。
再来一道经典的逻辑题，果不其然QwQ又写起了小作文，而且这次更甚，有4千多字，而且依然是主打一个“试”。
经过对列出情况的逐个尝试和检查，一段时间后得到了最后的正确答案。
再看看o1-mini，用很简单的文字就把问题解释了，推理效率要高得多。
虽然QwQ解释得详细些不是坏事，但中间的错误尝试对于提问者而言就显得有些多余了。
除了基础逻辑，再来看看QwQ的数学水平如何，先来几道考研数学题试试。
第一题关于微分方程，题目是这样的，我们稍作了改动，要求模型以x=_的形式输出：
QwQ依然采用了长篇大论的作答方式，整串回答有将近1400字。
不过仔细看会发现，QwQ的中间过程出现了失败，然后又改用了其他的方式。
折腾了一番之后，结果倒也没有错。
而o1-mini的回答依然保持简洁。
即使把o1-mini默认不显示的“思考过程”展示出来，依然是没有QwQ的回答那么长。
第二道题目是线性代数题，这道题我们也做了修改，从选择题改成了直接求A³的迹：
这次相比之前，QwQ的回答要简洁一些，但还是有上千字，当然结果依然是对的，o1-mini也依然保持简洁。
第三道题关于概率论，情况大致和前面两道类似，这里就直接上图：
（QwQ方框中的答案把根号漏了，不过这里是显示问题，从正文看答案是正确的）
除了这样的纯数学题目，情景式的数学问题也是考察模型能力的一项重要标准。
所以这里我们选择了一道数学竞赛AIME的题目：
翻译过来是这样的，测试中我们也是用的这段中文翻译版本：
o1-mini的解法是一种正常思路，最后结果也对了，而QwQ这边上来先是一大通的枚举，然后试图从中寻找规律。
当发现没找到规律时，还会进行更多的枚举，但是最后找出的规律并不正确，结果自然也就错了（不过方向上确实和5的模相关）。
从以上的案例当中可以看到，如果单看正确率，QwQ的表现确实可以和o1-mini同台较量。
但从过程中看，QwQ想一步到位还存在一定难度，还要经历列举、试错等步骤，甚至有时会陷入死循环。
这导致了其结果对于人类的的易读性和o1-mini还存在差距，QwQ需要在这一点上再多改进。
好在QwQ是个开源模型，如果是按token计费的商用模型，这样的输出长度恐怕也会让人望而却步。
当然对于这样的问题，千问团队自身也十分坦然，表示处于测试阶段的QwQ，确实存在冗长而不够聚焦的现象，将会在未来做出改进。
One More Thing
除了这些正经题目，我们也试了试陷阱问题，看下QwQ能不能看出其中的破绽。
问题是这样的，注意是不需要：
遗憾的是，QwQ并没有发现这个关键点，而且当做一道正常的农夫过河问题进行了回答。
不过这也算是大模型的一个通病了，OpenAI的o1在这样的文字游戏面前照样招架不住。
实际上这个问题最早被关注是在几个月之前了，当时还没有o1这样的推理模型，大模型几乎在这个问题上全军覆没。
现在看来，推理能力增强后，也依然没改掉不认真读题的毛病啊（手动狗头）。
参考链接：
https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/
体验地址（Hugging Face）：
https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-32B-preview
体验地址（魔搭社区）：
https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwQ-32B-preview
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