站长注:API易平台正式接入QwQ-32B强化推理模型,提供媲美DeepSeek-R1的推理能力,通过大规模强化学习实现卓越的数学推理和编程能力。
我们很高兴地宣布,备受瞩目的QwQ-32B强化推理模型现已正式登陆API易平台!这款通过大规模强化学习(RL)训练的320亿参数模型,在数学推理、编程能力和复杂问题解决方面表现出色,其性能可与拥有6710亿参数(其中370亿被激活)的DeepSeek-R1相媲美。现在,通过API易平台,您可以便捷地接入这一强大模型,体验顶级的AI推理能力。
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支持 QwQ-32B 等全系列强化推理模型,让AI思考更深入、推理更精准
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QwQ-32B模型背景介绍
QwQ-32B是一款基于Qwen2.5-32B模型训练的强化推理模型,通过大规模强化学习(RL)显著提升了模型的推理能力。与传统的预训练和后训练方法不同,QwQ-32B采用了先进的强化学习技术,使其在数学、代码等核心指标上达到了DeepSeek-R1满血版的水平。
说在前面,一个常见问题:QWQ-32B 仅支持流式输出:QwQ-32B模型当前仅支持通过流式输出方式调用
QwQ-32B模型的核心优势
- 卓越的推理能力:在AIME 24/25、LiveCodeBench等核心指标上表现优异
- 思维链可视化:支持reasoning_content字段,展示模型的思考过程
- 超长上下文窗口:支持131,072 tokens的上下文长度
- 开源可商用:采用Apache 2.0开源协议,可用于商业项目
- 性能超越同类:显著超过同样基于Qwen2.5-32B的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
QwQ-32B模型的技术突破
大规模强化学习的力量
QwQ-32B的成功得益于大规模强化学习(RL)的应用。研究表明,强化学习可以显著提高模型的推理能力,尤其是在复杂任务上。QwQ-32B的开发团队在冷启动的基础上开展了大规模强化学习,特别针对数学和编程任务进行了RL训练。
与依赖传统的奖励模型(reward model)不同,QwQ-32B通过以下创新方式提供反馈:
- 数学问题反馈:通过校验生成答案的正确性来为数学问题提供反馈
- 代码能力反馈: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
- 通用能力提升:在后期训练中增加了针对通用能力的RL,使用通用奖励模型和基于规则的验证器
这种多阶段的强化学习训练方法使QwQ-32B在保持较小参数量(32B)的同时,实现了与更大模型(如DeepSeek-R1的670B)相媲美的性能。
模型性能对比
QwQ-32B在一系列基准测试中表现出色,尤其是在数学推理和编程能力方面。以下是QwQ-32B与其他领先模型的性能对比:
模型 | 数学推理 | 编程能力 | 通用能力 | 参数量 |
---|---|---|---|---|
QwQ-32B | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ | 32B |
DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 32B |
DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ | 70B |
DeepSeek-R1 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | 670B(370B激活) |
o1-mini | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 未公开 |
QwQ-32B在数学和编程任务上的表现尤为突出,证明了强化学习在提升模型特定能力方面的有效性。
通过API易体验QwQ-32B模型
QwQ-32B在API易平台的特点
API易作为国内领先的API聚合平台,现已正式接入QwQ-32B模型,并提供以下独特优势:
- 完整的思维链展示:支持reasoning_content字段,让您看到模型的思考过程
- 超长上下文支持:支持131,072 tokens的上下文长度,其中输入最大98,304 tokens
- 思维链长度优化:支持32,768 tokens的思维链长度,充分展示推理过程
- 稳定的服务质量:多节点部署,确保服务稳定性
- 免费额度体验:提供100万Token免费额度,有效期180天
QwQ-32B模型参数详情
参数 | 值 |
---|---|
上下文长度 | 131,072 tokens |
最大输入 | 98,304 tokens |
最大思维链长度 | 32,768 tokens |
最大回复长度 | 8,192 tokens |
免费额度 | 100万Token (有效期:开通后180天内) |
QwQ-32B模型应用场景
数学推理与问题解决
QwQ-32B在数学推理方面表现出色,特别适合以下场景:
- 复杂数学问题求解:能够处理高级数学问题,包括代数、几何、微积分等
- 多步骤推理任务:通过清晰的思维链展示解题步骤和逻辑
- 数学教育辅助:为学生提供详细的解题思路和方法
示例:当被问及”9.9和9.11谁大”这样的简单问题时,QwQ-32B不仅能给出正确答案,还能展示完整的思考过程:
====================思考过程====================
嗯,用户问的是9.9和9.11谁大。首先我要确定这两个数字的具体含义,因为有时候在不同的上下文中可能会有不同的解释。不过通常来说,这里的数字应该是指十进制的小数,也就是数学上的数值比较。
首先,我需要比较这两个小数的大小。9.9和9.11。先看整数部分,都是9,所以整数部分相同。接下来比较小数部分。小数点后的第一位,9.9的小数点后第一位是9,而9.11的小数点后第一位是1。这时候,9比1大,所以9.9的小数部分在第一位就已经更大了,那么整个数自然更大...
====================完整回复====================
9.9比9.11大。以下是详细分析:
1. **整数部分比较**:
两个数的整数部分均为 **9**,因此整数部分相等。
2. **小数部分比较**:
- **第一位小数**:
9.9 的小数点后第一位是 **9**,而 9.11 的小数点后第一位是 **1**。
**9 > 1**,因此仅凭这一位即可判断 **9.9 > 9.11**。
编程与代码生成
QwQ-32B在编程能力方面同样表现出色,适合以下场景:
- 算法实现:能够生成高效、正确的算法实现
- 代码优化:分析现有代码并提供优化建议
- Bug修复:识别代码中的错误并提供修复方案
- 编程教学:通过详细的思维过程解释编程概念和实现
通用问答与知识探索
除了数学和编程,QwQ-32B在通用问答方面也表现良好:
- 知识问答:提供准确、详细的知识解答
- 逻辑推理:处理需要多步骤逻辑推理的问题
- 概念解释:深入浅出地解释复杂概念
- 批判性思考:能够从多角度分析问题
QwQ-32B模型使用指南
快速开始
通过API易平台使用QwQ-32B模型非常简单,以下是Python示例代码:
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key = os.getenv("APIYI_API_KEY"),
base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)
reasoning_content = ""
answer_content = ""
is_answering = False
completion = client.chat.completions.create(
model="qwq-32b",
messages=[
{"role": "user", "content": "解释量子纠缠的原理"}
],
stream=True,
)
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
if not chunk.choices:
print("\nUsage:")
print(chunk.usage)
else:
delta = chunk.choices.delta
if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content != None:
print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)
reasoning_content += delta.reasoning_content
else:
if delta.content != "" and is_answering is False:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
is_answering = True
print(delta.content, end='', flush=True)
answer_content += delta.content
多轮对话
QwQ-32B支持多轮对话,您可以通过以下方式实现:
messages = []
conversation_idx = 1
while True:
print("="*20+f"第{conversation_idx}轮对话"+"="*20)
conversation_idx += 1
user_msg = {"role": "user", "content": input("请输入你的消息:")}
messages.append(user_msg)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwq-32b",
messages=messages,
stream=True
)
# 处理响应...
messages.append({"role": "assistant", "content": answer_content})
print("\n")
使用注意事项
- 仅支持流式输出:QwQ-32B模型当前仅支持通过流式输出方式调用
- 关于流式和非流式,请看这篇文章 大模型 API 调用中的流式输出与非流式输出全面对比:原理、场景与最佳实践
- 不支持的功能:工具调用、结构化输出、前缀续写、上下文缓存等功能暂不支持
- 不支持的参数:temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty等参数设置不会生效
- System Message:为了达到模型的最佳推理效果,不建议设置System Message
为什么选择API易体验QwQ-32B

1. 稳定可靠的服务
API易提供稳定可靠的QwQ-32B模型服务,具有以下优势:
- 多节点部署:确保服务稳定性和高可用性
- 流量智能调度:根据负载情况自动调整,提供最佳体验
- 专业技术支持:提供7×24小时技术支持
2. 灵活的计费方式
API易提供灵活的计费方式,满足不同用户的需求:
- 免费额度:提供 0.1 美金+客服加赠 1 美金的额度,提供试用。
- 按量计费:根据实际使用量计费,无最低消费
- 充值优惠:大额充值享受折扣,最高可达官方价格的8折
3. 多模型一站式体验
在API易平台,您不仅可以体验QwQ-32B,还可以便捷地切换到其他模型:
- Claude系列:Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus等
- GPT系列:GPT-4o、GPT-4等
- Gemini系列:Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.5 Flash等
- DeepSeek系列:DeepSeek-Chat、DeepSeek-Reasoner等
一个API密钥,畅享多种顶级模型,满足不同场景需求。
QwQ-32B与其他推理模型对比
QwQ-32B vs DeepSeek-R1
特性 | QwQ-32B | DeepSeek-R1 |
---|---|---|
参数量 | 32B | 670B(370B激活) |
数学推理能力 | ★★★★★ | ★★★★★ |
编程能力 | ★★★★★ | ★★★★★ |
通用能力 | ★★★★☆ | ★★★★★ |
推理速度 | 更快 | 较慢 |
资源消耗 | 更低 | 更高 |
API易支持 | ✓ | ✓ |
QwQ-32B以更小的参数量实现了接近DeepSeek-R1的性能,在资源消耗和推理速度方面具有明显优势。
QwQ-32B vs Claude 3.5 Sonnet
特性 | QwQ-32B | Claude 3.5 Sonnet |
---|---|---|
数学推理能力 | ★★★★★ | ★★★★☆ |
编程能力 | ★★★★★ | ★★★★☆ |
通用能力 | ★★★★☆ | ★★★★★ |
思维链可视化 | ✓ | ✗ |
上下文长度 | 131K | 200K |
API易支持 | ✓ | ✓ |
QwQ-32B在数学推理和编程能力方面优于Claude 3.5 Sonnet,并且提供思维链可视化功能,让用户能够看到模型的思考过程。
QwQ-32B常见问题解答
Q1: QwQ-32B的思维链功能如何使用?
A: QwQ-32B模型会自动生成思维链(reasoning_content),您只需在API调用时处理这个字段即可。思维链展示了模型的思考过程,有助于理解模型如何得出结论。
Q2: QwQ-32B适合哪些应用场景?
A: QwQ-32B特别适合需要深度推理的场景,如数学问题求解、算法实现、代码生成、逻辑推理等。对于需要看到模型思考过程的应用,QwQ-32B是理想选择。
Q3: QwQ-32B的免费额度如何使用?
A: 通过API易平台,您可以获得100万Token的免费额度。免费额度用完后,您可以选择充值继续使用,或者联系客服了解更多优惠方案。
Q4: QwQ-32B与其他模型如何切换?
A: 在API易平台,切换模型非常简单,只需在API调用时更改model参数即可。例如,从QwQ-32B切换到Claude 3.5 Sonnet,只需将model参数从”qwq-32b”改为”claude-3-5-sonnet-20241022″。
Q5: QwQ-32B支持多语言吗?
A: 是的,QwQ-32B支持多种语言,包括中文、英文等。模型在中文和英文任务上都表现出色,可以满足多语言应用需求。
QwQ-32B模型总结
QwQ-32B通过大规模强化学习实现了卓越的推理能力,特别是在数学和编程领域。其320亿参数的规模使其在资源消耗和推理速度方面具有优势,同时性能可与拥有6710亿参数的DeepSeek-R1相媲美。
通过API易平台,您现在可以便捷地接入QwQ-32B模型,体验其强大的推理能力和思维链可视化功能。无论是数学问题求解、代码生成还是通用问答,QwQ-32B都能提供高质量的结果。
QwQ-32B的成功证明了强大的基础模型叠加大规模强化学习是提升AI能力的有效途径。我们期待看到更多开发者和企业通过API易平台,将QwQ-32B的强大能力应用到各种场景中,创造更多价值。
欢迎免费试用 API易,体验QwQ-32B强化推理模型 www.apiyi.com
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本文作者:API易团队
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