阿里巴巴于2025年3月6日发布并开源「通义千问QwQ-32B」推理模型，该模型在数学、代码及通用任务中整体性能与DeepSeek-R1相当。以下是关于该模型的核心信息：

模型特性与性能

1. 技术参数
   模型拥有325亿参数，支持处理32,000个Token的输入，采用改进的Transformer架构和分组查询注意力（GQA）方法，提升长文本处理效率。
2. 基准测试表现

• 数学能力：在MATH-500测试中取得90.6%的高分，超过OpenAI的o1-preview（85.5%）和o1-mini（90.0%）。
• 编程能力：在LiveCodeBench中获得50%的评分，接近OpenAI o1-preview（53.6%）。
• 科学推理：GPQA测试中65.2%的准确率，体现研究生级别分析能力。

1. 创新技术

• 引入自我事实核查机制，减少传统模型的推理错误。
• 支持透明化推理流程，用户可追溯答案生成步骤。

应用与开源

1. 应用场景
   适用于数学问题求解（如微分方程、线性代数）、编程辅助、金融分析及教育领域，尤其在复杂逻辑任务中表现突出。
2. 开源与体验
   模型以Apache 2.0协议开源，提供Hugging Face、魔搭社区等平台下载，并上线阿里云百炼平台供免费体验。

局限性与改进方向

1. 当前局限
   • 语言混合：回答中可能夹杂中英文，影响连贯性。
   • 冗长推理：处理复杂问题时会反复验证，导致回答不够聚焦。
   • 安全性：基础安全机制仍需强化，存在对抗攻击风险。
2. 未来优化
   团队表示将精简推理过程并增强多领域能力，计划推出更小参数版本（如32B）以适配本地部署。