阿里开源32B推理模型，性能媲美DeepSeek R1满血版！

文章来源：AI范儿

图片来源：由无界AI生成

中国公司在人工智能（AI）领域的创新实力正日益受到全球瞩目。此前，DeepSeek率先通过大规模强化学习（Reinforcement Learning, RL）显著提升了模型的推理性能，这一突破性进展引发了世界轰动。在此背景下，阿里巴巴（阿里）QwQ-32B的新型大语言模型，取得了更加惊艳的效果。

DeepSeek的开创性贡献

DeepSeek作为一家中国公司，率先将大规模强化学习应用于AI模型的后训练中，成功大幅提升了模型在推理任务上的表现。其旗舰模型DeepSeek-R1拥有6710亿参数（其中370亿激活参数），在数学推理、编程能力等领域的优异表现让全球AI研究界为之振奋。这一创新为AI模型性能的提升开辟了新的可能性，也为后续研究奠定了基础。

阿里QwQ-32B：更高效的性能突破

阿里基于DeepSeek的开创性工作，进一步验证并优化了大规模强化学习技术，推出了QwQ-32B模型。该模型仅拥有320亿参数，参数规模远小于DeepSeek-R1，却在多个基准测试中展现出与之媲美的性能，包括：

• 数学推理：能够高效解决复杂的数学问题。
• 编程能力：生成高质量代码并通过测试用例验证。
• 通用能力：在广泛的任务中表现出色。

更令人惊叹的是，QwQ-32B还集成了智能体（Agent）相关能力，使其在使用工具时具备批判性思考能力，并能根据环境反馈动态调整推理过程。这一特性显著增强了模型在实际应用中的灵活性和实用性。

创新的强化学习策略

阿里团队在QwQ-32B的训练中采用了独特的强化学习策略，从冷启动开始，针对数学和编程任务进行大规模优化。具体方法包括：

• 直接反馈机制：
• 数学任务：通过验证答案正确性提供反馈。
• 编程任务：利用代码执行服务器检查生成的代码是否通过测试用例。
• 两阶段强化学习：
• 第一阶段专注于数学和编程能力的提升。
• 第二阶段引入针对通用能力的训练，结合通用奖励模型和基于规则的验证器，仅通过少量步骤就显著提升了整体性能，同时保持了数学和编程任务的高水平表现。

这一策略不仅验证了强化学习在提升模型智能方面的潜力，还通过高效的训练流程实现了性能的最大化。

开源共享，推动全球AI发展

为了加速AI技术的普及与发展，阿里将QwQ-32B以Apache 2.0开源协议在Hugging Face和ModelScope上发布，供全球研究人员和开发者免费使用。此外，公众还可以通过Qwen Chat直接体验这一模型的强大功能，进一步拉近了尖端技术与普通用户之间的距离。
QwQ-32B的成功再次表明，将强大的基础模型与大规模强化学习相结合，能够在较小的参数规模下实现卓越性能，这为未来通向通用人工智能（AGI）提供了可行路径。
从DeepSeek的创新性探索到阿里的惊艳优化，中国企业在AI领域的接力突破正推动着全球技术的前进。