API QwQ-32B

QwQ-32B API là một phần của Qwen series, là một mô hình lý luận cỡ trung sáng tạo, xuất sắc trong việc giải quyết các nhiệm vụ phức tạp mà các mô hình điều chỉnh theo hướng dẫn thông thường có thể không làm được. Hiệu suất ấn tượng của nó, đặc biệt là trong các tình huống khó khăn, đưa nó ngang hàng với các mô hình tiên tiến như DeepSeek-R1 và o1-mini.

Bật mí những điểm mạnh về kiến ​​trúc của QwQ-32B

Mô hình QwQ-32B về cơ bản là một mô hình ngôn ngữ nhân quả kết hợp các thiết kế kiến ​​trúc tinh vi để tăng cường khả năng lý luận của nó. Mô hình bao gồm:

• Máy biến áp với RoPE:Mã hóa vị trí quay (RoPE) đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng hiểu chuỗi của mô hình.
• SwiGLU và RMSNorm:Đây là những thành phần quan trọng giúp cải thiện hiệu quả và tính ổn định của quá trình học của mô hình.
• Chú ý QKV Bias: Với Thông số QKV bao gồm 40 mục cho truy vấn và 8 mục cho khóa-giá trị, mô hình đạt được khả năng xử lý sự chú ý tinh tế trên nhiều tác vụ.

Tự hào với 32.5 tỷ tham số ấn tượng, với 31 tỷ dành riêng cho các chức năng không nhúng, QwQ-32B bao gồm 64 lớp, cung cấp một giải pháp toàn diện độ dài ngữ cảnh trong số 131,072 mã thông báo. Kiến trúc này giúp QwQ-32B trở nên khác biệt, cho phép nó xử lý và lập luận với các tập dữ liệu mở rộng và phức tạp một cách hiệu quả.

Sức mạnh của việc học tăng cường để nâng cao lý luận

Những tiến bộ gần đây nhấn mạnh tiềm năng chuyển đổi của Học tập củng cố (RL) trong việc nâng cao đáng kể hiệu suất mô hình vượt xa những gì các phương pháp thông thường đạt được. Đối với QwQ-32B, RL chứng minh được vai trò quan trọng trong việc khai thác khả năng suy nghĩ sâu sắc và lý luận:

• Đào tạo hướng đến kết quả: Các giai đoạn RL ban đầu tập trung vào các nhiệm vụ lập luận toán học và mã hóa. Sử dụng các trình xác minh chính xác đảm bảo tính chính xác của các giải pháp toán học và đánh giá mã được tạo ra so với các kịch bản thử nghiệm được xác định trước.
• Tăng cường năng lực gia tăng:Sau những thành công ban đầu, đào tạo RL mở rộng đến khả năng lý luận chung. Giai đoạn này giới thiệu các mô hình phần thưởng và trình xác minh dựa trên quy tắc, nâng cao hiệu suất mô hình tổng thể, bao gồm các nhiệm vụ theo hướng dẫn và dựa trên tác nhân.

Những cải tiến do RL thúc đẩy này cho phép QwQ-32B đạt được mức hiệu suất cạnh tranh so với các mô hình lớn hơn như DeepSeek-R1, chứng minh tính hiệu quả của việc áp dụng RL vào các mô hình nền tảng mạnh mẽ.

Hiệu suất chuẩn: Phân tích so sánh

Đánh giá hiệu suất của QwQ-32B làm sáng tỏ trình độ của nó thông qua một loạt các tiêu chuẩn đánh giá lý luận toán học, kỹ năng lập trình và giải quyết vấn đề chung:

• Xuất sắc nhất quán:Kết quả của QwQ-32B rất đáng khen ngợi, chứng minh khả năng giải quyết các nhiệm vụ thường chỉ dành cho các mô hình hiện đại.
• Lợi thế cạnh tranh:Mặc dù có ít tham số hơn các mô hình như DeepSeek-R1, chỉ sử dụng 37 tỷ dữ liệu được kích hoạt từ nhóm 671 tỷ dữ liệu, QwQ-32B vẫn đạt hiệu suất ngang bằng hoặc vượt trội ở những lĩnh vực quan trọng.

Tính khả dụng của mô hình theo giấy phép Apache 2.0 thông qua Ôm mặt và Phạm vi mô hình đảm bảo khả năng tiếp cận rộng rãi để tiếp tục khám phá và phát triển AI.

Chủ đề liên quan:3 mô hình tạo nhạc AI tốt nhất năm 2025

Tích hợp các khả năng dựa trên tác nhân cho tư duy phản biện

Một trong những tiến bộ đáng chú ý của QwQ-32B là sự tích hợp của khả năng liên quan đến tác nhân giúp thúc đẩy tư duy phản biện:

• Sử dụng công cụ:Mô hình sử dụng hiệu quả các công cụ và điều chỉnh lý luận dựa trên phản hồi của môi trường, mô phỏng các khía cạnh của quá trình ra quyết định giống con người.
• Thích ứng động:Những khả năng này định vị QwQ-32B không chỉ là một công cụ suy luận mà còn là một mô hình AI có khả năng thích ứng, có khả năng phát triển các chiến lược của mình theo các tương tác bên ngoài.

Sự kết hợp này mở rộng phạm vi các trường hợp sử dụng tiềm năng, mở đường cho các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nơi mà việc giải quyết vấn đề tương tác và thích ứng là tối quan trọng.

Phương pháp đào tạo: Từ khởi đầu lạnh đến đào tạo nhiều giai đoạn

Chế độ đào tạo của QwQ-32B bắt đầu bằng điểm kiểm tra khởi động nguội, tiến hành thông qua quá trình học tăng cường nhiều giai đoạn tập trung vào các lĩnh vực chuyên biệt:

• Tập trung vào Toán và Lập trình:Mục tiêu chính là cải thiện hiệu suất toán học và lập trình thông qua hệ thống khen thưởng có mục tiêu.
• Các giai đoạn đào tạo mở rộng:Các giai đoạn đào tạo bổ sung nhấn mạnh vào các khả năng chung, cho phép mô hình phù hợp hơn với sở thích và hướng dẫn của con người.

Phương pháp đào tạo có cấu trúc này đảm bảo rằng qua mỗi giai đoạn tiến triển, QwQ-32B sẽ cải thiện khả năng lập luận và trở nên linh hoạt hơn trong nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Kết luận:

Tóm lại, QwQ-32B biểu thị bước tiến tới các mô hình AI linh hoạt hơn có khả năng tư duy phản biện và lý luận. Tích hợp Reinforcement Learning, kết hợp với kiến ​​trúc tiên tiến, giúp nó xử lý các tác vụ phức tạp một cách chính xác. Tính khả dụng của mô hình open-weight khuyến khích sự đổi mới hơn nữa, cho phép các nhà phát triển và người dùng AI khai thác hết tiềm năng của nó. Là một cỗ máy lý luận cỡ trung, QwQ-32B đặt ra chuẩn mực mới trong việc theo đuổi trí tuệ nhân tạo tổng quát, cung cấp những hiểu biết và khả năng vừa tiên phong vừa thiết thực cho các phát triển trong tương lai.

Cách gọi API QwQ-32B này từ CometAPI

1.Đăng nhập đến cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước

2.Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, lấy khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.

3. Lấy url của trang web này: https://api.cometapi.com/

4. Chọn điểm cuối QwQ-32B để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương pháp yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp xét nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.

5. Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo. Sau khi gửi yêu cầu API, bạn sẽ nhận được đối tượng JSON chứa nội dung hoàn thành đã tạo.