01、概述

在大語(yǔ)言模型（LLMs）的江湖里，長(zhǎng)久以來(lái)存在著一種固有觀念：模型參數(shù)越多，實(shí)力就越強(qiáng)。不過(guò)，最近 Qwen 推出的最新模型 QwQ-32B，卻向這一觀念發(fā)起了挑戰(zhàn)。它雖參數(shù)遠(yuǎn)不及 DeepSeek-R1，卻被視作后者的強(qiáng)勁對(duì)手。這不禁讓人好奇：一個(gè)僅有 320 億參數(shù)的模型，真能與擁有 6710 億參數(shù)的巨無(wú)霸抗衡嗎？接下來(lái)，咱們就從邏輯推理、數(shù)學(xué)解題以及編程挑戰(zhàn)這三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，對(duì) QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 來(lái)一場(chǎng)全方位的對(duì)比，看看它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)究竟如何。

02、QwQ-32B：獨(dú)特魅力與獲取路徑

QwQ-32B 的核心亮點(diǎn)

QwQ-32B 堪稱高效語(yǔ)言模型領(lǐng)域的一顆新星。借助創(chuàng)新的訓(xùn)練手段與精妙的架構(gòu)設(shè)計(jì)，它所展現(xiàn)出的能力足以讓許多參數(shù)遠(yuǎn)超它的模型汗顏。這充分證明，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的巧妙運(yùn)用，能在不依賴海量參數(shù)的前提下，大幅提升模型的智能程度。

• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化：QwQ-32B 在多階段訓(xùn)練過(guò)程中運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制進(jìn)行訓(xùn)練。這使其擁有強(qiáng)大的推理能力，而這種能力以往通常只有超大型模型才具備。
• 卓越的數(shù)學(xué)與編碼能力：在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的第一階段，QwQ-32B 利用數(shù)學(xué)問(wèn)題準(zhǔn)確性驗(yàn)證器和代碼執(zhí)行服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練，這賦予了它在數(shù)學(xué)和編碼方面的卓越才能。
• 綜合通用能力提升：在后續(xù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段，QwQ-32B 著重提升通用能力。通過(guò)運(yùn)用通用獎(jiǎng)勵(lì)模型和基于規(guī)則的驗(yàn)證器，它在遵循指令、貼合人類偏好以及提升智能體性能等方面有出色表現(xiàn)。
• 智能體功能：QwQ-32B 具備先進(jìn)的智能體相關(guān)功能，能夠批判性思考，運(yùn)用工具，并依據(jù)環(huán)境反饋靈活調(diào)整推理過(guò)程。
• 出色的性能表現(xiàn)：盡管參數(shù)僅為 320 億，但 QwQ-32B 的性能與擁有 6710 億參數(shù)（其中 370 億激活）的 DeepSeek-R1 不相上下，彰顯了其不凡實(shí)力。

如何使用 QwQ-32B？

若想體驗(yàn) QwQ-32B 的魅力，有以下三種途徑：

• Hugging Face 平臺(tái)：在 Hugging Face 上，QwQ-32B 依據(jù) Apache 2.0 許可證開放，為廣大研究人員和開發(fā)者提供了便捷的訪問(wèn)渠道。
• QwQ Chat 官網(wǎng)：如果你希望有更直觀的交互界面，可通過(guò) Qwen Chat 網(wǎng)站訪問(wèn) QwQ-32B。(??https://chat.qwen.ai/??)
• API 集成：開發(fā)者能夠借助可用的 API 將 QwQ-32B 集成到自己的應(yīng)用程序中，目前該模型托管于阿里云。

03、DeepSeek-R1：強(qiáng)大實(shí)力與使用方法

DeepSeek-R1 在語(yǔ)言模型發(fā)展進(jìn)程中邁出了重要一步，在數(shù)學(xué)推理、編碼以及復(fù)雜問(wèn)題解決等任務(wù)上樹立了新標(biāo)桿。憑借先進(jìn)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方法，它證明了大型模型在應(yīng)對(duì)高難度認(rèn)知任務(wù)時(shí)的卓越能力。下面，我們一同了解它的核心特點(diǎn)以及使用方式。

DeepSeek-R1 的關(guān)鍵特性

• 龐大的規(guī)模與精妙架構(gòu)：DeepSeek-R1 擁有高達(dá) 6710 億參數(shù)的架構(gòu)，但在運(yùn)行時(shí)僅激活 370 億參數(shù)。這種高效設(shè)計(jì)在保證強(qiáng)大性能的同時(shí)，有效平衡了計(jì)算需求。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)：與傳統(tǒng)模型依賴大量監(jiān)督微調(diào)（SFT）不同，DeepSeek-R1 采用純粹的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練方法。這種基于結(jié)果反饋的機(jī)制促使模型持續(xù)優(yōu)化問(wèn)題解決策略。
• 多階段訓(xùn)練流程：DeepSeek-R1 的訓(xùn)練歷經(jīng)多個(gè)復(fù)雜階段。初始階段利用準(zhǔn)確性驗(yàn)證器專注于數(shù)學(xué)推理和編碼能力的訓(xùn)練，接著通過(guò)代碼執(zhí)行服務(wù)器驗(yàn)證生成解決方案的功能。后續(xù)階段在鞏固專業(yè)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，進(jìn)一步提升通用能力。
• 超強(qiáng)的數(shù)學(xué)推理與編程能力：DeepSeek-R1 運(yùn)用計(jì)算驗(yàn)證器實(shí)現(xiàn)精確的問(wèn)題求解和多步驟計(jì)算，并借助代碼執(zhí)行服務(wù)器進(jìn)行高級(jí)代碼生成。
• 智能體功能加持：該模型具備智能體能力，能夠與外部工具交互，并根據(jù)環(huán)境反饋靈活調(diào)整推理過(guò)程。
• 開放權(quán)重框架：盡管 DeepSeek-R1 規(guī)模龐大且功能強(qiáng)大，但它基于開放權(quán)重框架提供，為科研和開發(fā)工作提供了廣泛的可及性。

怎樣使用 DeepSeek-R1

獲取 DeepSeek-R1 可通過(guò)以下四種方式：

• Hugging Face 集成：在 Hugging Face 上，用戶可輕松訪問(wèn) DeepSeek-R1 的基礎(chǔ)模型及各類專業(yè)變體。
• GitHub 倉(cāng)庫(kù)：DeepSeek 的官方 GitHub 倉(cāng)庫(kù)不僅包含模型實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練方法，還提供技術(shù)文檔，方便開發(fā)者和研究人員獲取預(yù)訓(xùn)練模型。
• DeepSeeK-R1 網(wǎng)站：對(duì)于希望直接體驗(yàn)的用戶，可通過(guò) DeepSeek-R1 的官方網(wǎng)站進(jìn)行訪問(wèn)。
• API 集成：開發(fā)者能夠利用可用的 API 將 DeepSeek-R1 集成到自己的應(yīng)用程序中，目前模型托管于 DeepSeek 的基礎(chǔ)設(shè)施之上。

04、QwQ-32B 與 DeepSeek-R1：實(shí)戰(zhàn)大比拼

了解了這兩款模型的基本情況后，接下來(lái)進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)。我們將通過(guò)實(shí)際案例測(cè)試，看看 QwQ-32B 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化能否對(duì)抗 DeepSeek-R1 的規(guī)模優(yōu)勢(shì)。

在此次對(duì)比中，我們將從推理任務(wù)、數(shù)值問(wèn)題和編程挑戰(zhàn)這三個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 進(jìn)行測(cè)試。為確保公平，兩款模型將接收相同的測(cè)試提示，以便直接對(duì)比輸出結(jié)果和實(shí)際能力，從而判斷哪款模型在特定任務(wù)中表現(xiàn)更優(yōu)。

任務(wù)一：邏輯推理大挑戰(zhàn)

邏輯推理能力是 AI 的重要能力之一，它關(guān)乎 AI 能否進(jìn)行結(jié)構(gòu)化思考、決策以及解決問(wèn)題，對(duì)模式識(shí)別和推斷能力要求頗高。

測(cè)試提示：“8 個(gè)人 A、B、C、D、E、F、G 和 H 圍坐在一張圓桌旁，均面向圓心。D 在 F 左側(cè)第二位，H 右側(cè)第三位。A 在 F 右側(cè)第二位，且與 H 相鄰。C 在 B 右側(cè)第二位，F(xiàn) 在 B 右側(cè)第三位。G 與 F 不相鄰。根據(jù)上述信息，誰(shuí)在 A 的緊鄰左側(cè)？請(qǐng)回答該問(wèn)題”

QwQ-32B 的表現(xiàn)：QwQ-32B 解題時(shí)較為耗時(shí)。它采用系統(tǒng)的方法，從將 F 置于位置 1 開始，逐步進(jìn)行詳細(xì)的分析，以完整句子闡述每一步，經(jīng)過(guò)全面驗(yàn)證所有條件后，在最后得出答案。

DeepSeek-R1 的表現(xiàn)：DeepSeek-R1 解題迅速且高效。它將 H 置于位置 1，然后按順時(shí)針?lè)较蛲茖?dǎo)。答案開篇即給出，隨后以類似定理證明的風(fēng)格，用簡(jiǎn)潔的要點(diǎn)進(jìn)行解釋。

對(duì)比分析：盡管推理風(fēng)格各異，但兩款模型均給出了正確答案。DeepSeek-R1 的方法更為簡(jiǎn)潔高效，而 QwQ-32B 則傾向于詳細(xì)的敘述和解釋。并且，DeepSeek-R1 給出答案的速度明顯快于 QwQ-32B。

結(jié)論：在此任務(wù)中，DeepSeek-R1 憑借更快的解題速度和正確答案，表現(xiàn)更為出色。

任務(wù)二：數(shù)值問(wèn)題攻堅(jiān)戰(zhàn)

這一任務(wù)主要考察 AI 的數(shù)學(xué)推理能力、公式應(yīng)用能力以及在解決實(shí)際物理和工程問(wèn)題時(shí)的準(zhǔn)確性。

測(cè)試提示：“一個(gè)靜止聲源發(fā)出頻率為 fo = 492Hz 的聲音。聲音被一輛以 2m/s 速度靠近聲源的大型汽車反射。反射信號(hào)被聲源接收，并與原始信號(hào)疊加。產(chǎn)生的信號(hào)的拍頻是多少 Hz？（已知空氣中聲速為 330m/s，且汽車按接收頻率反射聲音）請(qǐng)給出答案”

QwQ-32B 的解答過(guò)程：QwQ-32B 花了一些時(shí)間理解題意并給出解答。它采用公式化的方法，先推導(dǎo)出關(guān)于原始頻率和速度比的拍頻通用表達(dá)式，然后直接計(jì)算得出 492 × 4/328 = 6Hz。

DeepSeek-R1 的解答過(guò)程：DeepSeek-R1 反應(yīng)迅速。其解釋更為簡(jiǎn)潔，還貼心地給出將分?jǐn)?shù) 332/328 簡(jiǎn)化為 83/82 的中間步驟，使最終計(jì)算 492 × 83/82 = 498Hz 的過(guò)程一目了然。

對(duì)比分析：在解決這個(gè)多普勒效應(yīng)問(wèn)題時(shí)，DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 都展現(xiàn)出扎實(shí)的物理知識(shí)。二者采用相似的方法，兩次應(yīng)用多普勒效應(yīng)，先將汽車視為接收聲音的觀察者，再將其視為反射聲音的移動(dòng)聲源。最終，兩款模型都正確得出 6Hz 的拍頻，不過(guò) DeepSeek-R1 的速度更快。

結(jié)論：在該任務(wù)中，DeepSeek-R1 因解題速度更快而勝出。

任務(wù)三：編程難題大對(duì)決

此任務(wù)旨在評(píng)估 AI 的編碼能力、創(chuàng)造力以及將需求轉(zhuǎn)化為功能性網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)的能力，涉及 HTML、CSS 和動(dòng)畫等技能，以創(chuàng)建交互式視覺效果。

測(cè)試提示：“創(chuàng)建一個(gè)帶有圍繞火焰閃爍火花的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)”

QwQ-32B 的成果：QwQ-32B 雖然響應(yīng)速度較慢，但在滿足詳細(xì)需求方面表現(xiàn)更好。它按照提示要求加入了火花元素，然而在可視化呈現(xiàn)上存在位置缺陷，火焰被錯(cuò)誤地放置在蠟燭底部而非頂部。

DeepSeek-R1 的成果：DeepSeek-R1 響應(yīng)迅速，但其僅完成了部分要求，創(chuàng)建出了帶有火焰的蠟燭，卻遺漏了圍繞火焰的火花。

對(duì)比分析：總體而言，兩款模型均未完全滿足提示的所有方面。DeepSeek-R1 更注重速度和基本結(jié)構(gòu)，而 QwQ-32B 則在追求功能完整性的同時(shí)，犧牲了一定的準(zhǔn)確性和響應(yīng)時(shí)間。

結(jié)論：就此次提示而言，DeepSeek-R1 的響應(yīng)與要求更為契合。

05、綜合分析

從整體任務(wù)表現(xiàn)來(lái)看：

最終結(jié)論：DeepSeek-R1 在需要速度、效率和簡(jiǎn)潔推理的場(chǎng)景中表現(xiàn)卓越，適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用或?qū)焖贈(zèng)Q策要求較高的環(huán)境。而 QwQ-32B 在需要詳細(xì)、結(jié)構(gòu)化和系統(tǒng)方法的任務(wù)中更具優(yōu)勢(shì)，特別是在需要全面解釋或嚴(yán)格遵循要求的情況下。但兩款模型在所有任務(wù)中都并非絕對(duì)完美，具體選擇取決于實(shí)際需求中對(duì)速度和深度的側(cè)重。

06、QwQ-32B 與 DeepSeek-R1：基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果

為全面評(píng)估 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 在數(shù)學(xué)推理、編碼能力和通用問(wèn)題解決方面的能力，研究人員對(duì)它們進(jìn)行了多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試，涵蓋 AIME24（數(shù)學(xué)推理）、LiveCodeBench 和 LiveBench（編碼能力）、IFEval（功能評(píng)估）以及 BFCL（邏輯推理和復(fù)雜任務(wù)處理）。

數(shù)學(xué)推理能力

在數(shù)學(xué)推理方面，QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 表現(xiàn)近乎一致。它們?cè)谔幚頂?shù)學(xué)問(wèn)題時(shí)，展現(xiàn)出遠(yuǎn)超小型模型的精確性和高效性，能夠精準(zhǔn)、迅速地解決各類數(shù)學(xué)難題。

編碼能力對(duì)比

在 LiveCodeBench 測(cè)試中，DeepSeek-R1 稍占上風(fēng)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的編程實(shí)力。而在 LiveBench 測(cè)試?yán)?，QwQ-32B 表現(xiàn)更為出色，其在代碼執(zhí)行準(zhǔn)確性和調(diào)試可靠性方面表現(xiàn)突出。

執(zhí)行與功能評(píng)估（IFEval）

在功能準(zhǔn)確性方面，DeepSeek-R1 略微領(lǐng)先。這意味著在代碼執(zhí)行和復(fù)雜程序驗(yàn)證中，它能更好地確保結(jié)果符合預(yù)期，減少偏差。

邏輯與復(fù)雜問(wèn)題解決（BFCL）

QwQ-32B 在邏輯推理和處理復(fù)雜多步驟問(wèn)題時(shí)，展現(xiàn)出更強(qiáng)的能力。面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的問(wèn)題情境，它能夠有條不紊地分析并解決問(wèn)題。

總體而言，兩款模型在基準(zhǔn)測(cè)試中各有所長(zhǎng)。QwQ-32B 在邏輯推理和編碼可靠性方面表現(xiàn)優(yōu)異，而 DeepSeek-R1 在執(zhí)行準(zhǔn)確性和數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性上更具優(yōu)勢(shì)。

07、QwQ-32B 與 DeepSeek-R1：模型規(guī)格一覽

基于對(duì)兩款模型各方面的考察，以下為它們的關(guān)鍵能力對(duì)比：

08、總結(jié)

QwQ-32B 與 DeepSeek-R1 的這場(chǎng)對(duì)決，清晰地呈現(xiàn)了 AI 模型在速度與深度推理之間的權(quán)衡。DeepSeek-R1 以其高效性脫穎而出，常常能快速給出簡(jiǎn)潔明了的答案，在追求快速解決問(wèn)題和直接獲取結(jié)果的場(chǎng)景中表現(xiàn)出色。而 QwQ-32B 則采用更為系統(tǒng)、全面的方法，注重推理過(guò)程的細(xì)致入微和對(duì)指令的嚴(yán)格遵循，盡管有時(shí)會(huì)犧牲一些速度。

兩款模型都具備強(qiáng)大的問(wèn)題解決能力，但適用場(chǎng)景有所不同。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇哪一款模型取決于具體需求。如果對(duì)效率要求極高，DeepSeek-R1 可能是更好的選擇；而若需要深入、全面的推理過(guò)程，QwQ-32B 則更能滿足需求。這也提醒我們，在 AI 模型的選擇上，沒(méi)有絕對(duì)的優(yōu)劣之分，關(guān)鍵在于找到與應(yīng)用場(chǎng)景完美適配的那一款。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

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