QwQ-32B與DeepSeek-R1：32B模型能否挑戰671B引數模型？

在大型語言模型（LLMs）的世界裡，有一種假設認為，大型模型天生效能更好。Qwen 最近推出了其最新模型 QwQ-32B，將其定位為龐大的 DeepSeek-R1 的直接競爭對手，儘管其引數要少得多。這就提出了一個令人信服的問題：僅有 320 億個引數的模型能否對抗擁有 6710 億個引數的龐然大物？為了回答這個問題，我們將在邏輯推理、數學問題解決和程式設計挑戰這三個關鍵領域對 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 進行比較，以評估它們在現實世界中的表現。

QwQ-32B：主要功能和訪問方法

QwQ-32B 代表了高效語言模型的重大進步，它通過創新的訓練方法和架構設計，提供了挑戰更大模型的能力。它證明了強化學習 (RL) 的擴充套件可以顯著提高模型的智慧，而無需大量引數。

現在讓我們來了解一下它的主要功能。

QwQ-32B 的主要功能

1. 強化學習優化：QwQ-32B 通過基於獎勵的多階段訓練過程利用 RL 技術。這就實現了更深入的推理能力，通常與更大型的模型相關。
2. 卓越的數學和編碼能力：在 RL 訓練過程的第一階段，QwQ-32B 使用準確性驗證器對數學問題進行訓練，並使用程式碼執行伺服器評估功能的正確性。
3. 綜合一般能力：QwQ-32B 還經歷了一個以增強綜合能力為重點的附加 RL 階段。該階段同時採用了一般獎勵模型和基於規則的驗證器，以改善指令遵循情況、與人類偏好的一致性以及代理效能。
4. 代理功能：QwQ-32B 整合了先進的代理相關功能，使其能夠在利用工具和根據環境反饋調整推理的同時進行批判性思考。
5. 具有競爭力的效能：儘管只有 320 億個引數，QwQ-32B 的效能卻可與擁有 6 710 億個引數（其中 370 億個已啟用）的 DeepSeek-R1 相媲美。

所有這些功能都表明，實施良好的 RL 可以在不相應增加模型規模的情況下顯著增強模型能力。

如何訪問QwQ-32B？

訪問 QwQ-32B 模型有 3 種不同方法。

1. 擁抱臉部

QwQ-32B 以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 上提供，因此研究人員和開發人員可以訪問它。

2. QwQ 聊天

對於尋求更直接介面的使用者，可通過 Qwen Chat 網站訪問 QwQ-32B。

3. 應用程式介面整合

開發人員可通過可用的 API 將 QwQ-32B 整合到自己的應用程式中。QwQ-32B 目前託管在阿里巴巴雲上。

DeepSeek-R1：主要功能和訪問方法

DeepSeek-R1 在語言模型領域邁出了重要一步，為數學推理、編碼和複雜問題解決等任務設定了新標準。憑藉先進的設計和訓練方法，DeepSeek-R1 證明了大型模型可以有效處理具有挑戰性的認知任務。讓我們來看看這個模型的主要特點以及它的訓練過程是如何促進這些特點的。

DeepSeek-R1 的主要特點

• 革命性的規模和架構：DeepSeek-R1採用6,710億個龐大的引數架構，但值得注意的是，在執行過程中只有370億個引數被啟用。這種高效的設計兼顧了計算需求和強大功能。
• 強化學習方法：與嚴重依賴監督微調（SFT）的傳統模型不同，DeepSeek-R1 採用了純強化學習（RL）訓練方法。這種基於結果的反饋機制使模型能夠不斷完善其解決問題的策略。
• 多階段訓練過程：DeepSeek-R1 的開發遵循複雜的多階段訓練流程：
  • 初始培訓側重於使用準確性驗證器進行數學推理和熟練編碼。
  • 程式碼執行伺服器驗證生成解決方案的功能。
  • 後續階段在保持專業優勢的同時，還增強了一般能力。
• 卓越的數學推理和程式設計能力：DeepSeek-R1利用計算驗證器進行精確的問題解決和多步計算，並利用程式碼執行伺服器生成高階程式碼。
• 基於代理的功能：該模型具有代理功能，可與外部工具互動，並根據環境反饋調整推理過程。
• 開放式框架：儘管規模龐大、功能強大，DeepSeek-R1仍在開放式框架下提供，以確保研究和開發目的的廣泛可及性。

如何訪問DeepSeek-R1？

我們可以通過4種不同的方式訪問DeepSeek-R1。

1. Hugging Face整合

DeepSeek-R1可通過 Hugging Face 無縫訪問基礎模型和專用變體。

2. GitHub程式碼庫

DeepSeek GitHub 官方資源庫包含模型實現、訓練方法和技術文件。開發人員和研究人員可以在這裡訪問預訓練模型。

3. DeepSeeK-R1

對於尋求更直接介面的使用者，DeepSeek-R1 可通過其網站訪問。

4. 應用程式介面整合

開發人員可以使用可用的應用程式介面（API）將 DeepSeek-R1 整合到自己的應用程式中。目前，DeepSeek-R1託管在DeepSeek的基礎設施上。

QwQ-32B與DeepSeek-R1：基於應用的比較

既然我們已經瞭解了這兩種模型的能力，那麼讓我們在一些實際應用案例中對它們進行測試。通過測試，我們將確定 QwQ 的強化學習優化是否能與 DeepSeek 的規模優勢相媲美。

為了進行比較，我們將在三個關鍵應用中測試 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1：推理任務、數字問題和程式設計挑戰。兩個模型在每次測試中都將收到完全相同的提示，從而可以直接比較它們的輸出結果和實際能力。這項評估將有助於確定哪個模型在特定任務中表現更好。

任務 1：邏輯推理

這項任務評估的是人工智慧的邏輯推理、模式識別和推理能力，這對於結構化思考、決策和解決問題至關重要。

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響應

DeepSeek-R1響應

比較分析

評價

儘管推理方式不同，但兩個模型都給出了正確答案。DeepSeek 的方法更加簡潔高效，而 QwQ 則更加註重敘述和解釋。此外，DeepSeek 比 QwQ 更快給出答案。

結論：在這項任務中，DeepSeek 表現出色，在更短的時間內給出了正確答案。

任務 2：數字問題

本任務評估人工智慧在解決實際物理和工程問題時的數學推理、公式應用和準確性。

提示詞：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響應

DeepSeek-R1響應

對比分析

評價

DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 在解決多普勒效應問題時都表現出了很強的物理學知識。這兩個模型採用了類似的方法，兩次應用多普勒效應：第一次是汽車作為觀察者接收來自靜止聲源的聲音，第二次是汽車作為移動聲源反射聲音。兩者都正確得出了 6 赫茲的節拍頻率，DeepSeek 做得更快。

結論：在這項任務中，DeepSeek 是我的贏家，因為它在更短的時間內提供了正確答案，表現更好。

任務 3：程式設計問題

本任務評估人工智慧的編碼能力、創造力以及將需求轉化為功能性網頁設計的能力。它測試的是 HTML、CSS 和動畫技能，以建立互動式視覺效果。

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

QwQ-32B響應

DeepSeek-R1響應

對比分析

評價

總的來說，兩個模型都沒有完全滿足提示的所有要求。DeepSeek 優先考慮的是速度和基本結構，而 QwQ 則更注重功能的完整性，犧牲了準確性和響應時間。

結論：我認為 DeepSeek 的響應更符合我給出的提示。

總體分析

最終結論

對於需要速度、效率和簡潔推理的場景，DeepSeek-R1 是更好的選擇。這使它非常適合實時應用或快速決策至關重要的環境。而 QwQ-32B 則更適合需要詳細、結構化和有條不紊的方法，尤其是需要全面解釋或嚴格遵守要求的任務。這兩種模式都不能完全準確地應對所有任務。至於如何選擇，則取決於優先考慮的是速度還是深度。

QwQ-32B與DeepSeek-R1：基準比較

QwQ-32B和DeepSeek-R1通過多個基準進行評估，以評估它們在數學推理、編碼能力和一般問題解決方面的能力。比較包括 AIME24（數學推理）、LiveCodeBench 和 LiveBench（編碼能力）、IFEval（功能評估）和 BFCL（邏輯推理和複雜任務處理）的結果。

以下是前沿推理模型的 LiveBench 分數，顯示 QwQ-32B 的得分介於 DeepSeek-R1 和 o3-mini 之間，而成本僅為它們的 1/10。

• 數學推理：QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 的效能幾乎相同。在處理數學問題的精確性和效率方面，它們明顯優於較小的模型。
• 編碼能力：DeepSeek-R1 在 LiveCodeBench 中略勝一籌，展現出強大的程式設計能力。與此同時，QwQ-32B 在 LiveBench 中表現更佳，顯示出卓越的執行準確性和除錯可靠性。
• 執行和功能（IFEval）：DeepSeek-R1 在功能準確性方面略勝一籌，確保在程式碼執行和複雜程式驗證中更好地遵循預期結果。
• 邏輯和複雜問題解決（BFCL）：QwQ-32B 的邏輯推理能力更強，在處理複雜的多步驟問題解決任務時表現更好。

總體而言，雖然兩種模型都具有很強的競爭力，但 QwQ-32B 在邏輯推理和廣泛的編碼可靠性方面更勝一籌，而 DeepSeek-R1 則在執行準確性和數學嚴謹性方面更具優勢。

QwQ-32B與DeepSeek-R1：型號規格

基於這兩種型號的所有方面，下面簡要列出了它們的效能：

小結

DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 的對比突出了人工智慧模型在速度和詳細推理之間的權衡。DeepSeek-R1 在效率方面表現出色，通常能以簡潔、結構化的方法提供更快的響應。這使它非常適合優先考慮快速解決問題和直接回答問題的任務。相比之下，QwQ-32B 採用的是更有條理、更徹底的方法，注重詳細的逐步推理和對指令的遵守，但有時會以犧牲速度為代價。

這兩種模式都具有很強的解決問題的能力，但卻能滿足不同的需求。最佳選擇取決於應用的具體要求，是優先考慮效率，還是優先考慮全面推理。