QwQ-32b 介绍

2025年3月6日，千问团队推出了 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B 模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，比肩最强开源推理模型DeepSeek-R1：

如何在深度视觉AI平台使用 QwQ-32b

1. 首次使用

① 下载 深度视觉 AI 平台 安装包：https://dlcv.com.cn，完成安装；

② 选择 QwQ-32b 模型，然后点击一键安装即可：

③加载好模型之后，就可以在 Open WebUI 中使用了：

2. 以前使用过

①下载模型

如果你之前已经安装过其他模型，那么你需要先切换到 QwQ-32b 模型，点击下载模型：

②加载模型

下载完成之后，点击加载模型：

③加载好模型之后，就可以在 Open WebUI 中使用了：

对比测试

这里我们用了蒸馏版的 DeepSeek-R1-32b 和 QwQ-32b 去做对比，问题是：

strawberry 这个单词中有几个r？

QwQ-32b的回答是正确的：

DeepSeek-R1-32b 是蒸馏版，没有经过强化学习，因此即使答案猛地一看很像满血版，但是蒸馏版无法与满血版的相提并论。

配置参考

我们实测使用 4090 24GB 可以稳定运行：

速度大概是 26token/s

为什么 QwQ-32b 更适合私有化部署？

DeepSeek-R1 671b 满血版部署需要的显存非常大。

首先至少需要 671GB 才能放下模型权重，然后为了支撑更大的batch_size，还需要大量的显存来存放中间结果。

通常的“一体机”部署方案，需要141GB*8的机器配置，至少百万起步。

|适用模型大小|服务器|

|—|—|

|DeepSeek-R1 32b|2卡 L20 48G|

|DeepSeek-R1 70b|4卡 L20 48G|

|DeepSeek-R1 671b 4bit|4卡 H20 141G = 564G|

|DeepSeek-R1 671b 8bit|8卡 H20 141G = 1128G|

实际上671b的模型每次推理所激活的权重，只有37b（来自 DeepSeek-V3 Technical Report）。

QwQ-32b 使用了强化学习来训练，能力上可以与 671b 匹敌。QwQ-32b 4bit 量化版仅需 24GB 的消费级显卡即可部署，如 RTX 4090 24GB。

所以对于大模型私有化部署来说，QwQ-32b 是更合适的选择。

工具链接

部署链接：https://dlcv.com.cn
原文链接： https://bbs.dlcv.com.cn