Qwq 32B
Qwq 32B
一个专注于提升人工智能推理能力的模型,尤其在数学和编程方面表现出色。具备深度自我反思和自问能力,但在语言混合以及递归/无限推理模式上存在一定局限性。
智力(中等)
速度(较慢)
输入支持模态
否
是否推理模型
131,072
上下文窗口
32,768
最大输出令牌数
2024-11-28
知识截止
定价
- /M tokens
输入
- /M tokens
输出
¥3.38 /M tokens
混合价格
快速简易对比
Qwen Turbo
Qwen2.5 Turbo
QwQ 32B
基础参数
GPT-4.1的技术参数
参数数量
32,500.0M
上下文长度
131.07k tokens
训练数据截止
2024-11-28
开源分类
Open Weights (Permissive License)
多模态支持
文本
吞吐量
0
发布日期
2025-03-05
响应速度
99.410,675 tokens/s
基准测试得分
以下是claude-monet在各种标准基准测试中的表现。这些测试评估了模型在不同任务和领域的能力。
智能指数
5806
大语言模型智能水平
编码指数
4942
AI模型在编码任务上的能力表现的指标
数学指数
-
解决数学问题、数学推理或执行与数学相关的任务方面的能力指标
MMLU Pro
76.4
海量多任务多模式理解-测试对文本、图像、音频和视频的理解
GPQA
59.3
研究生物理问题评估-用钻石科学级别的问题测试高级物理知识
HLE
8.2
模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分
LiveCodeBench
63.1
特定的、专注于评估大型语言模型在真实世界代码编写和解决编程竞赛问题能力评分
SciCode
35.8
模型在科学计算或特定科学领域的代码生成方面的能力
HumanEval
97.6
AI模型在 HumanEval 这个特定的基准测试集上取得的成绩
Math 500 评分
95.7
前500道更大型、更知名的数学基准测试评分
AIME 评分
78
一个衡量AI模型在解决高难度数学竞赛问题(特指AIME级别)方面能力的指标
精选推荐AI模型
Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)
google

¥0.58
输入tokens/百万
¥2.16
输出tokens/百万
1M
上下文长度
Gemini 1.0 Pro
google

¥3.6
输入tokens/百万
¥10.8
输出tokens/百万
33k
上下文长度
Qwen2.5 Coder Instruct 32B
alibaba

¥0.65
输入tokens/百万
¥0.65
输出tokens/百万
131k
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Deepseek R1
deepseek

¥3.96
输入tokens/百万
¥15.77
输出tokens/百万
128k
上下文长度
Gemini 2.0 Flash (experimental)
google

¥0.72
输入tokens/百万
¥5.04
输出tokens/百万
1M
上下文长度
Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)
google

-
输入tokens/百万
-
输出tokens/百万
2M
上下文长度
Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)
meta

¥0.43
输入tokens/百万
¥0.43
输出tokens/百万
128k
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O1 Preview
openai

¥108
输入tokens/百万
¥432
输出tokens/百万
128k
上下文长度