在開源技術蓬勃興起重塑產業格局之際，國內人工智慧再次迎來技術突破。
近期，阿里巴巴通義千問團隊正式發布新一代推理模型 QwQ-32B，通過創新的大規模強化學習技術，在保持輕量化部署特性的同時，實現了數學推理、代碼生成和通用理解能力的系統性躍升。
性能比肩 DeepSeek-R1，模型架構與演算法雙重突破
據技術團隊透露，QwQ-32B 在模型架構和訓練演算法上實現雙重突破。特別是針對複雜數學問題的邏輯推理能力，通過引入符號計算與深度學習的融合架構，使其在 AIME24 國際數學競賽數據集上的準確率達到行業頭部水平。
在數學推理、編程能力和通用能力的一系列基準測試中，通義千問大模型團隊將QwQ-32B與OpenAI的o1-mini以及DeepSeek滿血版及蒸餾版進行了比較，結果顯示，在測試數學能力的AIME24評測集上，以及評估代碼能力的LiveCodeBench中，QwQ-32B表現與DeepSeek-R1相當，遠勝於o1-mini及相同尺寸的R1蒸餾模型。
在多版本的測試中QwQ-32B測試水平略高於DeepSeek - R1 671B 「滿血」 版，且明顯高於Open AIo1-mini版本/圖源：Qwen
值得一提的是，DeepSeek-R1擁有6710億參數（激活370億），而QwQ-32B在性能相當的情況下，顯存需求更小，通常在GPU上需要24GB vRAM，而運行完整的DeepSeek R1則需要超過1500GB vRAM。
舉個例子，QwQ-32B 就如同城市 SUV 搭載的混合動力系統，通過智能能量管理技術，將傳統燃油車的油量（顯存）壓縮至混動電池組的體積，卻能保持與豪華越野車相當的動力輸出。這種創新好比將大排量發動機的能量轉化效率提升至渦輪增壓級別，通過動態分配電力與燃油動力，避免全功率運行的能源浪費。
基於模型的優越性能，Hugging Face 的 Vaibhav Srivastav 在評測後發表評論：「QwQ-32B 在 Hyperbolic Labs 支持下的推理速度『快得驚人』，完全可與頂級模型媲美。」
市場競爭激烈，QwQ-32B 商業轉化面臨挑戰
值得注意的是，QwQ-32B推理模型雖然存有諸多優勢，但也暴露出一些短板，有媒體報道稱，即便是面對簡單的問題，QwQ-32B也會生成大量的思維鏈，導致輸出結果的速度較慢。
針對這一問題，從模型架構看，QwQ-32B雖有 64 層 Transformer 結構，但處理複雜概念可能深度不足，注意力機制也難捕捉複雜依賴。訓練數據若在特定領域覆蓋不廣、質量欠佳，會影響其知識儲備。此外，強化學習等訓練環節若有缺陷，以及算力限制，都可能致使這些短板產生。
這些問題看起來像是「疥癬之疾」，但如要仔細分析，阿里雲想要快速把「技術變現」仍過於樂觀。
目前在國內市場，當前大模型市場競爭異常激烈。眾多企業紛紛布局，市場飽和度較高。儘管 QwQ-32B 有技術優勢，但要在眾多競品中脫穎而出並迅速轉化為商業收益並非易事。在國內，騰訊的混元模型、百度的文心一言等已在市場中佔據一定份額，用戶習慣和市場渠道已初步形成。新模型進入市場並獲取用戶、實現商業變現，面臨著較高的用戶獲取成本和市場教育成本。以騰訊混元模型為例，其憑藉在社交生態等領域的優勢，擁有大量潛在用戶基礎，在模型推廣和應用拓展上具有先天優勢，這使得 QwQ-32B 在競爭中面臨不小壓力。
混元模型接入騰訊內容業務超600個
在應用落地方面，QwQ-32B 存在一定局限性。部分用戶反饋模型存在 「過度思考」 問題，簡單任務可能生成冗長思維鏈，如 「Strawberry」 問題輸出近 7 萬字，這嚴重影響了響應速度。在實際商業場景中，尤其是對實時性要求較高的應用場景，如在線客服、智能推薦等，響應速度至關重要。這種性能上的不足，限制了其在部分商業場景中的應用，進而影響了商業轉化。
此外在技術層面，雖然模型在某些技術指標上表現優異，但在國內市場並沒有形成顯著優勢。一方面，國內用戶對於模型的需求具有多樣性和複雜性，除了技術性能，更注重模型與實際業務場景的契合度以及本地化服務能力。而 QwQ-32B 在推出初期，可能尚未充分針對國內各行業的具體需求進行深度優化和定製，難以快速滿足不同行業用戶的個性化需求。例如，在金融行業，對風險評估、合規性等方面有嚴格要求，模型需要精準適配這些業務需求，否則難以獲得金融機構的大規模應用。另一方面，國內市場的競爭不僅是技術的競爭，還包括生態建設的競爭。阿里雲在模型生態建設上，相較於騰訊、位元組依託微信、抖音等龐大社交平台，可能尚未構建起完善的開發者社區、應用合作夥伴網路等生態體系。一個活躍且龐大的生態體系，能夠促進模型的廣泛應用和持續優化，缺乏生態優勢，使得 QwQ-32B 在國內市場的競爭力大打折扣 。
由此可見，阿里雲 QwQ-32B 推理模型雖有技術亮點，但由於激烈的市場競爭、技術應用落地的局限以及在國內市場生態建設等方面的不足，導致其難以快速實現商業轉化，在國內市場的核心競爭力也未凸顯。
本文源自金融界
