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免责声明~ 任何文章不要过度深思！ 万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」； 不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。 怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」

1 模型局限性

QwQ-32B-Preview 是由 Qwen 团队开发的实验性研究模型，专注增强 AI 推理能力。作为预览版，它展现令人期待的分析能力，同时也存在局限：

  1. 语言切换问题：模型可能在回答中混合使用不同语言，影响表达的连贯性。

  2. 推理循环：在处理复杂逻辑问题时，模型偶尔会陷入递归推理模式，在相似思路中循环。这种行为虽然反映了模型试图全面分析的努力，但可能导致冗长而不够聚焦的回答。

  3. 安全性考虑：尽管模型已具备基础安全管控，但仍需要进一步增强。它可能产生不恰当或存在偏见的回答，且与其他大型语言模型一样，可能受到对抗攻击的影响。我们强烈建议用户在生产环境中谨慎使用，并采取适当的安全防护措施。

  4. 能力差异：QwQ-32B-Preview 在数学和编程领域表现出色，但在其他领域仍有提升空间。模型性能会随任务的复杂度和专业程度而波动。我们正通过持续优化，努力提升模型的综合能力。

2 模型表现

当模型有足够的时间思考、质疑和反思时，它对数学和编程的理解就会深化。就像学生通过认真地检查自己的工作并从错误中学习变得更加聪明一样，我们的模型也通过耐心和深思熟虑的分析获得了更深入的见解。这种细致的反思和自我质疑的过程使得模型能够取得解决复杂问题的突破性进展。我们的探索之旅揭示了模型在数学和编程领域解决一些最具挑战性的问题的卓越能力，包括：

  • GPQA：一个通过研究生级别问题评估高阶科学解题能力的评测集，旨在考察科学问题解决能力。

  • AIME：涵盖算术、代数、计数、几何、数论、概率等中学数学主题的综合评测，测试数学问题解决能力。

  • MATH-500：包含500个测试样本的MATH评测集，全面考察数学解题能力。

  • LiveCodeBench：评估真实编程场景中代码生成和问题解决能力的高难度评测集。

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具体表现

  1. GPQA：65.2%，展示了研究生水平的科学推理能力；

  2. AIME：50.0%，证明了强大的数学问题解决技能；

  3. MATH-500：90.6%，体现了在各类数学主题上的全面理解；

  4. LiveCodeBench：50.0%，验证了在实际编程场景中的出色表现。

这些成果充分体现了QwQ在分析和问题解决能力方面的显著进步，尤其是在需要深度推理的技术领域。

3 案例

官方两个用例：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwq-32b-preview/

4 反思

LLM的推理过程是一个复杂多面课题，研究团队在多个领域进行了深入的探索。从 Process Reward Model 到 LLM Critique，从多步推理到强化学习，我们一步步地推进着对智能的理解。虽然我们尚未明确最终的目标，但每一步的努力都使我们更接近真理、更接近智能。我们坚信，通过不懈的努力和探索，奇迹终将发生。

关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！

★ 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化 LLM Agent应用开发 区块链应用开发 大数据开发挖掘经验 推荐系统项目 目前主攻市级软件项目设计、构建服务全社会的应用系统。 ”

参考：

  • 编程严选网

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