QwQ-32B与DeepSeek-R1：32B模型能否挑战671B参数模型？

在大型语言模型（LLMs）的世界里，有一种假设认为，大型模型天生性能更好。Qwen 最近推出了其最新模型 QwQ-32B，将其定位为庞大的 DeepSeek-R1 的直接竞争对手，尽管其参数要少得多。这就提出了一个令人信服的问题：仅有 320 亿个参数的模型能否对抗拥有 6710 亿个参数的庞然大物？为了回答这个问题，我们将在逻辑推理、数学问题解决和编程挑战这三个关键领域对 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 进行比较，以评估它们在现实世界中的表现。

QwQ-32B：主要功能和访问方法

QwQ-32B 代表了高效语言模型的重大进步，它通过创新的训练方法和架构设计，提供了挑战更大模型的能力。它证明了强化学习 (RL) 的扩展可以显著提高模型的智能，而无需大量参数。

现在让我们来了解一下它的主要功能。

QwQ-32B 的主要功能

1. 强化学习优化：QwQ-32B 通过基于奖励的多阶段训练过程利用 RL 技术。这就实现了更深入的推理能力，通常与更大型的模型相关。
2. 卓越的数学和编码能力：在 RL 训练过程的第一阶段，QwQ-32B 使用准确性验证器对数学问题进行训练，并使用代码执行服务器评估功能的正确性。
3. 综合一般能力：QwQ-32B 还经历了一个以增强综合能力为重点的附加 RL 阶段。该阶段同时采用了一般奖励模型和基于规则的验证器，以改善指令遵循情况、与人类偏好的一致性以及代理性能。
4. 代理功能：QwQ-32B 集成了先进的代理相关功能，使其能够在利用工具和根据环境反馈调整推理的同时进行批判性思考。
5. 具有竞争力的性能：尽管只有 320 亿个参数，QwQ-32B 的性能却可与拥有 6 710 亿个参数（其中 370 亿个已激活）的 DeepSeek-R1 相媲美。

所有这些功能都表明，实施良好的 RL 可以在不相应增加模型规模的情况下显著增强模型能力。

如何访问QwQ-32B？

访问 QwQ-32B 模型有 3 种不同方法。

1. 拥抱脸部

QwQ-32B 以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 上提供，因此研究人员和开发人员可以访问它。

2. QwQ 聊天

对于寻求更直接界面的用户，可通过 Qwen Chat 网站访问 QwQ-32B。

3. 应用程序接口集成

开发人员可通过可用的 API 将 QwQ-32B 集成到自己的应用程序中。QwQ-32B 目前托管在阿里巴巴云上。

DeepSeek-R1：主要功能和访问方法

DeepSeek-R1 在语言模型领域迈出了重要一步，为数学推理、编码和复杂问题解决等任务设定了新标准。凭借先进的设计和训练方法，DeepSeek-R1 证明了大型模型可以有效处理具有挑战性的认知任务。让我们来看看这个模型的主要特点以及它的训练过程是如何促进这些特点的。

DeepSeek-R1 的主要特点

• 革命性的规模和架构：DeepSeek-R1采用6,710亿个庞大的参数架构，但值得注意的是，在运行过程中只有370亿个参数被激活。这种高效的设计兼顾了计算需求和强大功能。
• 强化学习方法：与严重依赖监督微调（SFT）的传统模型不同，DeepSeek-R1 采用了纯强化学习（RL）训练方法。这种基于结果的反馈机制使模型能够不断完善其解决问题的策略。
• 多阶段训练过程：DeepSeek-R1 的开发遵循复杂的多阶段训练流程：
  • 初始培训侧重于使用准确性验证器进行数学推理和熟练编码。
  • 代码执行服务器验证生成解决方案的功能。
  • 后续阶段在保持专业优势的同时，还增强了一般能力。
• 卓越的数学推理和编程能力：DeepSeek-R1利用计算验证器进行精确的问题解决和多步计算，并利用代码执行服务器生成高级代码。
• 基于代理的功能：该模型具有代理功能，可与外部工具互动，并根据环境反馈调整推理过程。
• 开放式框架：尽管规模庞大、功能强大，DeepSeek-R1仍在开放式框架下提供，以确保研究和开发目的的广泛可及性。

如何访问DeepSeek-R1？

我们可以通过4种不同的方式访问DeepSeek-R1。

1. Hugging Face集成

DeepSeek-R1可通过 Hugging Face 无缝访问基础模型和专用变体。

2. GitHub代码库

DeepSeek GitHub 官方资源库包含模型实现、训练方法和技术文档。开发人员和研究人员可以在这里访问预训练模型。

3. DeepSeeK-R1

对于寻求更直接界面的用户，DeepSeek-R1 可通过其网站访问。

4. 应用程序接口集成

开发人员可以使用可用的应用程序接口（API）将 DeepSeek-R1 集成到自己的应用程序中。目前，DeepSeek-R1托管在DeepSeek的基础设施上。

QwQ-32B与DeepSeek-R1：基于应用的比较

既然我们已经了解了这两种模型的能力，那么让我们在一些实际应用案例中对它们进行测试。通过测试，我们将确定 QwQ 的强化学习优化是否能与 DeepSeek 的规模优势相媲美。

为了进行比较，我们将在三个关键应用中测试 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1：推理任务、数字问题和编程挑战。两个模型在每次测试中都将收到完全相同的提示，从而可以直接比较它们的输出结果和实际能力。这项评估将有助于确定哪个模型在特定任务中表现更好。

任务 1：逻辑推理

这项任务评估的是人工智能的逻辑推理、模式识别和推理能力，这对于结构化思考、决策和解决问题至关重要。

提示：8 persons A, B, C, D, E, F, G and H are sitting by a round table each facing the center. D is second to the left of F and third to the right of H. A is second to the right of F and an immediate neighbour of H. C is second to the right of B and F is third to the right of B. G is not an immediate neighbor of F. In the above information who is to the immediate left of A? answer the question 

QwQ-32B响应

DeepSeek-R1响应

比较分析

评价

尽管推理方式不同，但两个模型都给出了正确答案。DeepSeek 的方法更加简洁高效，而 QwQ 则更加注重叙述和解释。此外，DeepSeek 比 QwQ 更快给出答案。

结论：在这项任务中，DeepSeek 表现出色，在更短的时间内给出了正确答案。

任务 2：数字问题

本任务评估人工智能在解决实际物理和工程问题时的数学推理、公式应用和准确性。

提示词：A stationary source emits sound of frequency fo = 492 Hz. The sound is reflected by a large car approaching the source with a speed of 2 ms power to -1. The reflected signal is received by the source and superposed with the original. What will be the beat frequency of the resulting signal in Hz? (Given that the speed of sound in air is 330 ms power to -1 and the car reflects the sound at the frequency it has received). give answer 

QwQ-32B响应

DeepSeek-R1响应

对比分析

评价

DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 在解决多普勒效应问题时都表现出了很强的物理学知识。这两个模型采用了类似的方法，两次应用多普勒效应：第一次是汽车作为观察者接收来自静止声源的声音，第二次是汽车作为移动声源反射声音。两者都正确得出了 6 赫兹的节拍频率，DeepSeek 做得更快。

结论：在这项任务中，DeepSeek 是我的赢家，因为它在更短的时间内提供了正确答案，表现更好。

任务 3：编程问题

本任务评估人工智能的编码能力、创造力以及将需求转化为功能性网页设计的能力。它测试的是 HTML、CSS 和动画技能，以创建交互式视觉效果。

提示词：Create a static webpage with illuminating candle with sparks around the flame”

QwQ-32B响应

DeepSeek-R1响应

对比分析

评价

总的来说，两个模型都没有完全满足提示的所有要求。DeepSeek 优先考虑的是速度和基本结构，而 QwQ 则更注重功能的完整性，牺牲了准确性和响应时间。

结论：我认为 DeepSeek 的响应更符合我给出的提示。

总体分析

最终结论

对于需要速度、效率和简洁推理的场景，DeepSeek-R1 是更好的选择。这使它非常适合实时应用或快速决策至关重要的环境。而 QwQ-32B 则更适合需要详细、结构化和有条不紊的方法，尤其是需要全面解释或严格遵守要求的任务。这两种模式都不能完全准确地应对所有任务。至于如何选择，则取决于优先考虑的是速度还是深度。

QwQ-32B与DeepSeek-R1：基准比较

QwQ-32B和DeepSeek-R1通过多个基准进行评估，以评估它们在数学推理、编码能力和一般问题解决方面的能力。比较包括 AIME24（数学推理）、LiveCodeBench 和 LiveBench（编码能力）、IFEval（功能评估）和 BFCL（逻辑推理和复杂任务处理）的结果。

以下是前沿推理模型的 LiveBench 分数，显示 QwQ-32B 的得分介于 DeepSeek-R1 和 o3-mini 之间，而成本仅为它们的 1/10。

• 数学推理：QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 的性能几乎相同。在处理数学问题的精确性和效率方面，它们明显优于较小的模型。
• 编码能力：DeepSeek-R1 在 LiveCodeBench 中略胜一筹，展现出强大的编程能力。与此同时，QwQ-32B 在 LiveBench 中表现更佳，显示出卓越的执行准确性和调试可靠性。
• 执行和功能（IFEval）：DeepSeek-R1 在功能准确性方面略胜一筹，确保在代码执行和复杂程序验证中更好地遵循预期结果。
• 逻辑和复杂问题解决（BFCL）：QwQ-32B 的逻辑推理能力更强，在处理复杂的多步骤问题解决任务时表现更好。

总体而言，虽然两种模型都具有很强的竞争力，但 QwQ-32B 在逻辑推理和广泛的编码可靠性方面更胜一筹，而 DeepSeek-R1 则在执行准确性和数学严谨性方面更具优势。

QwQ-32B与DeepSeek-R1：型号规格

基于这两种型号的所有方面，下面简要列出了它们的性能：

小结

DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 的对比突出了人工智能模型在速度和详细推理之间的权衡。DeepSeek-R1 在效率方面表现出色，通常能以简洁、结构化的方法提供更快的响应。这使它非常适合优先考虑快速解决问题和直接回答问题的任务。相比之下，QwQ-32B 采用的是更有条理、更彻底的方法，注重详细的逐步推理和对指令的遵守，但有时会以牺牲速度为代价。

这两种模式都具有很强的解决问题的能力，但却能满足不同的需求。最佳选择取决于应用的具体要求，是优先考虑效率，还是优先考虑全面推理。