它来了，Qwen团队开源推理大模型-QwQ

最近国内的类o1系列模型疯狂发布，deepseek、kimi、skywork都发布了，现在Qwen也来了。

今天Qwen团队也发布了推理大模型，不叫o1，叫QwQ，发音为 /kwju:/ ，与单词 “quill” 的读音近似。

本次开源的是32B级别的模型，专注于增强AI推理能力，是实验性研究模型，目前为预览版本，也在疯狂迭代中，期待后面开源更强的模型。

Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/   HF: https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview   Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwQ-32B-preview   

依然老规矩，来测试一下整体效果。

所有测试来自于，https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwQ-32B-preview

• 2024年年高考全国甲卷数学（文）试题

结果正确，

• 2024年高考全国甲卷数学（理）试题

结果正确，C方程为;

数学测试了比较多，基本上都是正确的，并且推理过程也很完整。

下面就是我要测试的一些文本问题了，依旧老几样：

• 小红有2个兄弟，3个姐妹，那么小红的兄弟有几个姐妹

回答正确，模型一直在反复跟自己强调，确认，整个过程确实蛮有意思的，但推理内容中有时会存在中英文夹杂的情况，官方blog中也提到了这一点，期待后续优化吧。。

• 用水来兑水，得到的是浓水还是稀水

结果错误，推理过程中说了其实还是水，不知道为啥在最后结论的地方，出现了反转。

• 将“I love Qwen-QwQ”的所有字母反过来写

对了对了，其实一开始第一种解法就对了，但是这道题一直输出了七八种解法，最后结果还是很让我满意的。

这是我目前测试以来，唯一一个反转对的，之前的deepseek也没对，k0-math也没对。

• strawberry有几个r

答案正确，数的没错，完美。

最后引用俊旸兄对QwQ的自述（来自pyq），

如果你体验过后，觉得这个模型很神经，那就对了。反正它跟我们全组同学的精神状态差不多。
强不强客官您自己判断，神经它一定是神经的。
Btw 我实在不懂它干嘛动不动就在那跟自己一顿叭叭……

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】