01、概述

在大語言模型（LLMs）的江湖里，長久以來存在著一種固有觀念：模型參數越多，實力就越強。不過，最近 Qwen 推出的最新模型 QwQ-32B，卻向這一觀念發起了挑戰。它雖參數遠不及 DeepSeek-R1，卻被視作后者的強勁對手。這不禁讓人好奇：一個僅有 320 億參數的模型，真能與擁有 6710 億參數的巨無霸抗衡嗎？接下來，咱們就從邏輯推理、數學解題以及編程挑戰這三個關鍵領域，對 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 來一場全方位的對比，看看它們在實際應用中的表現究竟如何。

02、QwQ-32B：獨特魅力與獲取路徑

QwQ-32B 的核心亮點

QwQ-32B 堪稱高效語言模型領域的一顆新星。借助創新的訓練手段與精妙的架構設計，它所展現出的能力足以讓許多參數遠超它的模型汗顏。這充分證明，強化學習（RL）的巧妙運用，能在不依賴海量參數的前提下，大幅提升模型的智能程度。

• 強化學習優化：QwQ-32B 在多階段訓練過程中運用強化學習技術，基于獎勵機制進行訓練。這使其擁有強大的推理能力，而這種能力以往通常只有超大型模型才具備。
• 卓越的數學與編碼能力：在強化學習訓練的第一階段，QwQ-32B 利用數學問題準確性驗證器和代碼執行服務器進行訓練，這賦予了它在數學和編碼方面的卓越才能。
• 綜合通用能力提升：在后續的強化學習階段，QwQ-32B 著重提升通用能力。通過運用通用獎勵模型和基于規則的驗證器，它在遵循指令、貼合人類偏好以及提升智能體性能等方面有出色表現。
• 智能體功能：QwQ-32B 具備先進的智能體相關功能，能夠批判性思考，運用工具，并依據環境反饋靈活調整推理過程。
• 出色的性能表現：盡管參數僅為 320 億，但 QwQ-32B 的性能與擁有 6710 億參數（其中 370 億激活）的 DeepSeek-R1 不相上下，彰顯了其不凡實力。

如何使用 QwQ-32B？

若想體驗 QwQ-32B 的魅力，有以下三種途徑：

• Hugging Face 平臺：在 Hugging Face 上，QwQ-32B 依據 Apache 2.0 許可證開放，為廣大研究人員和開發者提供了便捷的訪問渠道。
• QwQ Chat 官網：如果你希望有更直觀的交互界面，可通過 Qwen Chat 網站訪問 QwQ-32B。(??https://chat.qwen.ai/??)
• API 集成：開發者能夠借助可用的 API 將 QwQ-32B 集成到自己的應用程序中，目前該模型托管于阿里云。

03、DeepSeek-R1：強大實力與使用方法

DeepSeek-R1 在語言模型發展進程中邁出了重要一步，在數學推理、編碼以及復雜問題解決等任務上樹立了新標桿。憑借先進的設計和訓練方法，它證明了大型模型在應對高難度認知任務時的卓越能力。下面，我們一同了解它的核心特點以及使用方式。

DeepSeek-R1 的關鍵特性

• 龐大的規模與精妙架構：DeepSeek-R1 擁有高達 6710 億參數的架構，但在運行時僅激活 370 億參數。這種高效設計在保證強大性能的同時，有效平衡了計算需求。
• 強化學習驅動：與傳統模型依賴大量監督微調（SFT）不同，DeepSeek-R1 采用純粹的強化學習（RL）訓練方法。這種基于結果反饋的機制促使模型持續優化問題解決策略。
• 多階段訓練流程：DeepSeek-R1 的訓練歷經多個復雜階段。初始階段利用準確性驗證器專注于數學推理和編碼能力的訓練，接著通過代碼執行服務器驗證生成解決方案的功能。后續階段在鞏固專業優勢的同時，進一步提升通用能力。
• 超強的數學推理與編程能力：DeepSeek-R1 運用計算驗證器實現精確的問題求解和多步驟計算，并借助代碼執行服務器進行高級代碼生成。
• 智能體功能加持：該模型具備智能體能力，能夠與外部工具交互，并根據環境反饋靈活調整推理過程。
• 開放權重框架：盡管 DeepSeek-R1 規模龐大且功能強大，但它基于開放權重框架提供，為科研和開發工作提供了廣泛的可及性。

怎樣使用 DeepSeek-R1

獲取 DeepSeek-R1 可通過以下四種方式：

• Hugging Face 集成：在 Hugging Face 上，用戶可輕松訪問 DeepSeek-R1 的基礎模型及各類專業變體。
• GitHub 倉庫：DeepSeek 的官方 GitHub 倉庫不僅包含模型實現、訓練方法，還提供技術文檔，方便開發者和研究人員獲取預訓練模型。
• DeepSeeK-R1 網站：對于希望直接體驗的用戶，可通過 DeepSeek-R1 的官方網站進行訪問。
• API 集成：開發者能夠利用可用的 API 將 DeepSeek-R1 集成到自己的應用程序中，目前模型托管于 DeepSeek 的基礎設施之上。

04、QwQ-32B 與 DeepSeek-R1：實戰大比拼

了解了這兩款模型的基本情況后，接下來進入實戰環節。我們將通過實際案例測試，看看 QwQ-32B 的強化學習優化能否對抗 DeepSeek-R1 的規模優勢。

在此次對比中，我們將從推理任務、數值問題和編程挑戰這三個關鍵應用領域對 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 進行測試。為確保公平，兩款模型將接收相同的測試提示，以便直接對比輸出結果和實際能力，從而判斷哪款模型在特定任務中表現更優。

任務一：邏輯推理大挑戰

邏輯推理能力是 AI 的重要能力之一，它關乎 AI 能否進行結構化思考、決策以及解決問題，對模式識別和推斷能力要求頗高。

測試提示：“8 個人 A、B、C、D、E、F、G 和 H 圍坐在一張圓桌旁，均面向圓心。D 在 F 左側第二位，H 右側第三位。A 在 F 右側第二位，且與 H 相鄰。C 在 B 右側第二位，F 在 B 右側第三位。G 與 F 不相鄰。根據上述信息，誰在 A 的緊鄰左側？請回答該問題”

QwQ-32B 的表現：QwQ-32B 解題時較為耗時。它采用系統的方法，從將 F 置于位置 1 開始，逐步進行詳細的分析，以完整句子闡述每一步，經過全面驗證所有條件后，在最后得出答案。

DeepSeek-R1 的表現：DeepSeek-R1 解題迅速且高效。它將 H 置于位置 1，然后按順時針方向推導。答案開篇即給出，隨后以類似定理證明的風格，用簡潔的要點進行解釋。

對比分析：盡管推理風格各異，但兩款模型均給出了正確答案。DeepSeek-R1 的方法更為簡潔高效，而 QwQ-32B 則傾向于詳細的敘述和解釋。并且，DeepSeek-R1 給出答案的速度明顯快于 QwQ-32B。

結論：在此任務中，DeepSeek-R1 憑借更快的解題速度和正確答案，表現更為出色。

任務二：數值問題攻堅戰

這一任務主要考察 AI 的數學推理能力、公式應用能力以及在解決實際物理和工程問題時的準確性。

測試提示：“一個靜止聲源發出頻率為 fo = 492Hz 的聲音。聲音被一輛以 2m/s 速度靠近聲源的大型汽車反射。反射信號被聲源接收，并與原始信號疊加。產生的信號的拍頻是多少 Hz？（已知空氣中聲速為 330m/s，且汽車按接收頻率反射聲音）請給出答案”

QwQ-32B 的解答過程：QwQ-32B 花了一些時間理解題意并給出解答。它采用公式化的方法，先推導出關于原始頻率和速度比的拍頻通用表達式，然后直接計算得出 492 × 4/328 = 6Hz。

DeepSeek-R1 的解答過程：DeepSeek-R1 反應迅速。其解釋更為簡潔，還貼心地給出將分數 332/328 簡化為 83/82 的中間步驟，使最終計算 492 × 83/82 = 498Hz 的過程一目了然。

對比分析：在解決這個多普勒效應問題時，DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 都展現出扎實的物理知識。二者采用相似的方法，兩次應用多普勒效應，先將汽車視為接收聲音的觀察者，再將其視為反射聲音的移動聲源。最終，兩款模型都正確得出 6Hz 的拍頻，不過 DeepSeek-R1 的速度更快。

結論：在該任務中，DeepSeek-R1 因解題速度更快而勝出。

任務三：編程難題大對決

此任務旨在評估 AI 的編碼能力、創造力以及將需求轉化為功能性網頁設計的能力，涉及 HTML、CSS 和動畫等技能，以創建交互式視覺效果。

測試提示：“創建一個帶有圍繞火焰閃爍火花的靜態網頁”

QwQ-32B 的成果：QwQ-32B 雖然響應速度較慢，但在滿足詳細需求方面表現更好。它按照提示要求加入了火花元素，然而在可視化呈現上存在位置缺陷，火焰被錯誤地放置在蠟燭底部而非頂部。

DeepSeek-R1 的成果：DeepSeek-R1 響應迅速，但其僅完成了部分要求，創建出了帶有火焰的蠟燭，卻遺漏了圍繞火焰的火花。

對比分析：總體而言，兩款模型均未完全滿足提示的所有方面。DeepSeek-R1 更注重速度和基本結構，而 QwQ-32B 則在追求功能完整性的同時，犧牲了一定的準確性和響應時間。

結論：就此次提示而言，DeepSeek-R1 的響應與要求更為契合。

05、綜合分析

從整體任務表現來看：

最終結論：DeepSeek-R1 在需要速度、效率和簡潔推理的場景中表現卓越，適用于實時應用或對快速決策要求較高的環境。而 QwQ-32B 在需要詳細、結構化和系統方法的任務中更具優勢，特別是在需要全面解釋或嚴格遵循要求的情況下。但兩款模型在所有任務中都并非絕對完美，具體選擇取決于實際需求中對速度和深度的側重。

06、QwQ-32B 與 DeepSeek-R1：基準測試結果

為全面評估 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 在數學推理、編碼能力和通用問題解決方面的能力，研究人員對它們進行了多項基準測試，涵蓋 AIME24（數學推理）、LiveCodeBench 和 LiveBench（編碼能力）、IFEval（功能評估）以及 BFCL（邏輯推理和復雜任務處理）。

數學推理能力

在數學推理方面，QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 表現近乎一致。它們在處理數學問題時，展現出遠超小型模型的精確性和高效性，能夠精準、迅速地解決各類數學難題。

編碼能力對比

在 LiveCodeBench 測試中，DeepSeek-R1 稍占上風，展現出強大的編程實力。而在 LiveBench 測試里，QwQ-32B 表現更為出色，其在代碼執行準確性和調試可靠性方面表現突出。

執行與功能評估（IFEval）

在功能準確性方面，DeepSeek-R1 略微領先。這意味著在代碼執行和復雜程序驗證中，它能更好地確保結果符合預期，減少偏差。

邏輯與復雜問題解決（BFCL）

QwQ-32B 在邏輯推理和處理復雜多步驟問題時，展現出更強的能力。面對錯綜復雜的問題情境，它能夠有條不紊地分析并解決問題。

總體而言，兩款模型在基準測試中各有所長。QwQ-32B 在邏輯推理和編碼可靠性方面表現優異，而 DeepSeek-R1 在執行準確性和數學嚴謹性上更具優勢。

07、QwQ-32B 與 DeepSeek-R1：模型規格一覽

基于對兩款模型各方面的考察，以下為它們的關鍵能力對比：

08、總結

QwQ-32B 與 DeepSeek-R1 的這場對決，清晰地呈現了 AI 模型在速度與深度推理之間的權衡。DeepSeek-R1 以其高效性脫穎而出，常常能快速給出簡潔明了的答案，在追求快速解決問題和直接獲取結果的場景中表現出色。而 QwQ-32B 則采用更為系統、全面的方法，注重推理過程的細致入微和對指令的嚴格遵循，盡管有時會犧牲一些速度。

兩款模型都具備強大的問題解決能力，但適用場景有所不同。在實際應用中，選擇哪一款模型取決于具體需求。如果對效率要求極高，DeepSeek-R1 可能是更好的選擇；而若需要深入、全面的推理過程，QwQ-32B 則更能滿足需求。這也提醒我們，在 AI 模型的選擇上，沒有絕對的優劣之分，關鍵在于找到與應用場景完美適配的那一款。

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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