凌晨，阿里云扔出了一颗大招——QwQ-32B，仅 320 亿参数，却能硬刚 DeepSeek-R1 满血版（6710 亿参数）。

不是“还可以”，是真的能打！

最小 13GB，普通电脑能跑，推理速度 30+ Token/s，能写代码、解数学题、逻辑推理一把抓。更夸张的是——MacBook M4 Pro（48G 内存）本地跑，完全流畅！

有兴趣的可以直接试试看，这款 320 亿参数的小钢炮，推理质量和输出稳定性，居然能跟 DeepSeek-R1 满血版一较高下。

参数量级相差一个数量级，结果却难分伯仲！

📌开源地址：https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B

📌博客：https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b

为什么 QwQ-32B 能挑战 DeepSeek-R1？

在大模型的世界，大家早已习惯了“参数越大，效果越强”这一 Scaling Law。

DeepSeek-R1、GPT-4 这些巨无霸模型，依靠庞大参数量形成碾压式优势，但这意味着训练成本极高，部署门槛更是劝退了一大波开发者。

阿里这次反其道而行之，用 1/20 的参数量，挑战行业顶级推理模型，靠的是什么？

1. 强化学习+多阶段优化，推理质量不掉线

QwQ-32B 通过强化学习（RLHF）+ 多阶段训练，针对数学、编程、逻辑推理等任务进行了专项优化。

在AIME 2024 数学测试和LiveCodeBench 代码评测中，QwQ-32B 直接对标 DeepSeek-R1，在部分场景下表现甚至更稳定。

2. 量化优化，小显卡也能带飞

DeepSeek-R1 的 Q4 量化版，光是模型就 400GB+，需要四张 24GB 显存的 4090 才能跑起来。

QwQ-32B 呢？最小 13GB，单卡 RTX 3090 就能流畅跑，甚至连 MacBook Pro M4 Max 也能带得动。

家用电脑跑大模型？几年前这还是天方夜谭！

3. 极速推理，30+ Token/s

一般小模型参数少，推理快但质量差。QwQ-32B 却是个例外——

每秒 30+ Token 的生成速度，还能维持高质量推理，显然不是简单削减参数就能做到的。

如何快速上手 QwQ-32B？

都能本地跑了，怎么最快体验这款模型的实力？

1. 直接下载开源模型

• Hugging Face 或 ModelScope（魔搭）搜索 QwQ-32B，一键下载。

• 确保安装了 PyTorch 和 Transformers，并有 ≥16GB 显存 的显卡。

2. 本地部署

如果想自己跑，操作很简单：

方式一：

1. 安装 Ollama

2. 终端运行：ollama run qwq:32b

3. 没了，等进度条就行

方式二：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("QwQ-32B路径")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QwQ-32B路径")

inputs = tokenizer("请用 Python 写一个快速排序", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))

如果嫌麻烦？可以用 OpenBayes 这样的预配置环境，几分钟内搞定部署。

QwQ-32B 不只是能跑，还能在多个应用场景正面对标 GPT-4：

✅ 代码补全 & 调试：LiveCodeBench 评测接近 GPT-4，可作为编程 AI 助手。

✅ 数学推理：AIME 2024 结果显示，QwQ-32B 在数学逻辑推理上稳压 o1-mini，部分场景接近 DeepSeek-R1。

✅ 本地 AI 助手：数据不想上传 OpenAI？QwQ-32B 直接本地跑，隐私安全可控，适合企业内网部署。

✅ AI Agent：结合 LangChain / transformers，轻松打造专属 AI 助手，用于 SQL 生成、数据分析等。

按理说，QwQ-32B 本该是 AI 圈热议的焦点，结果被 Manus 的“限量发售+测评翻车”抢了风头。

Manus 一码难求，测评却翻车

如果 Manus 晚两天发布，底层模型换成 QwQ-32B，说不定还能稳住口碑。

QwQ-32B 在强化学习和推理稳定性上的优化，真金白银砸出来的，不靠花里胡哨的宣传，实际测试也扛得住。反观 Manus，宣传视频做得满分，结果实测时各种掉链子，最终高开低走。

实力，不是靠 PPT 和营销堆出来的，而是得撑得住实际场景的检验。

很多厂商在发布前高调宣传推理能力，结果一到大规模测试就出问题，用户反馈一塌糊涂。而阿里这次直接开源，提供了透明的测试环境，模型下载即用，没有各种复杂限制。选择不同，结果自然不同。

QwQ-32B 的开源，正式宣告：AI 推理的“显卡税”被终结了！

DeepSeek-R1 太大，GPT-4 直接闭源，Manus 刚出道就翻车，普通开发者根本没得选。

QwQ-32B 这次直接把开源 AI 拉到了家用显卡能跑、消费级设备能用的水平，让“高性能 AI 推理”真正走向大众。