qwq

QwQ是一个实验性研究模型，专注于提升AI的推理能力。

工具 32b

33.9K 6天前

5个标签

自述文件

QwQ是由Qwen团队开发的一个拥有320亿参数的实验性研究模型，专注于提升AI的推理能力。

image.png

image.png

QwQ在以下基准测试中展现了卓越的性能

  • GPQA得分65.2%，展现了其研究生级别的科学推理能力
  • AIME得分50.0%，突显了其强大的数学问题解决能力
  • MATH-500得分90.6%，展现了其在不同数学主题方面的出色理解能力
  • LiveCodeBench得分50.0%，验证了其在现实场景中强大的编程能力。

这些结果强调了QwQ在分析和解决问题能力上的显著进步，尤其是在需要深度推理的技术领域。

作为预览版本，它展现了令人鼓舞的分析能力，但也存在一些重要的局限性

  1. 语言混合和代码切换：模型可能会意外地混合语言或在语言之间切换，影响响应的清晰度。

  2. 递归推理循环：模型可能会进入循环推理模式，导致冗长的响应而没有得出结论性的答案。

  3. 安全性和伦理考虑：模型需要增强的安全措施以确保可靠和安全的性能，用户在部署时应谨慎。

  4. 性能和基准测试的局限性：该模型擅长数学和编码，但在其他领域，如常识推理和细微的语言理解方面仍有改进空间。