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Qwq 32B Preview
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Qwq 32B Preview

一個專注於提升人工智能推理能力的實驗性研究模型，尤其在數學和編程方面表現出色。具備深度自我反省和自問能力，但在語言混合以及遞歸推理模式上存在一些侷限性。
智能(中等)
速度(較慢)
輸入支持模態
否
是否推理模型
32,768
上下文窗口
32,768
最大輸出tokens
2024-11-28
知識截止
去對比

定價

￥1.08 /M tokens
輸入
￥1.44 /M tokens
輸出
￥4.81 /M tokens
混合價格

快速簡單對比

輸入

輸出

Qwen2.5 Turbo
Qwen Turbo
Wan2.2

基本參數

QwQ 32B-Preview技術參數
參數數量
32,500.0M
上下文長度
32.77k tokens
訓練數據截止日期
2024-11-28
開源類別
Open Weights (Permissive License)
多模態支持
僅文本
吞吐量
99
發布日期
2024-11-27
響應速度
51.34,079 tokens/s

基準測試分數

以下是QwQ 32B-Preview在各種標準基準測試中的表現。這些測試評估了模型在不同任務和領域中的能力。
智能指數
42.6
大語言模型智能水平
編程指數
18.74
AI模型在編程任務上的表現指標
數學指數
68.17
解決數學問題、數學推理或執行數學相關任務的能力指標
MMLU Pro
64.8
大規模多任務多模態理解 - 測試對文本、圖像、音頻和視頻的理解
GPQA
55.7
研究生物理問題評估 - 用鑽石科學級問題測試高級物理知識
HLE
4.8
模型在Hugging Face開放LLM排行榜上的綜合平均分數
LiveCodeBench
33.7
專門評估大型語言模型在實際代碼編寫和解決編程競賽問題能力的評估
SciCode
3.8
模型在科學計算或特定科學領域代碼生成方面的能力
HumanEval
86.7
AI模型在特定HumanEval基準測試集上獲得的分數
Math 500分數
91
在前500個較大、更知名的數學基準測試上的分數
AIME分數
45.3
衡量AI模型解決高難度數學競賽問題能力的指標（特指AIME級別）
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