QwQ 32B: DeepSeek R1に対抗するコンパクトなAIモデル

主なハイライト

強化学習（RL）： 2段階の強化学習プロセスを使用し、試行錯誤による推論の洗練を実現。コードインタプリタやソルバなどのツールで検証し、正確な結果を保証します。

競争力のあるベンチマーク：推論・コーディングタスクで高いスコアを達成：
AIME24：79.5（DeepSeek R1の79.8に迫る）
IFEval：83.9（DeepSeek R1をわずかに上回る）
BFCL：66.4（DeepSeek R1の60.3を上回る）

ハードウェア効率：DeepSeek R1よりも大幅に少ないVRAMで動作可能。量子化をサポートし、より小型のハードウェア環境でも実行できます。

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AlibabaのQwenチームが開発したQwQ-32Bは、325億パラメータの推論モデルです。DeepSeek-R1など、はるかに大規模なモデルと同等のパフォーマンスを、大幅に少ないパラメータで実現します。その効率性と強力な推論能力により、従来の大規模言語モデル（LLM）に必要な膨大なリソースを必要とせず、高いパフォーマンスを求める研究者、開発者、組織にとって理想的な選択肢となっています。

QwQ-32Bとは？

基本情報

• qwen/qwq-32b
• オープンソース： Apache 2.0ライセンスで提供され、コミュニティによる貢献と改善が可能です。
• Transformer： QwQ-32Bは、64層、クエリ用40アテンションヘッド、キー・バリュー用8ヘッドを持つTransformerアーキテクチャを採用。RoPE（回転位置埋め込み）を備えたTransformer上に構築され、SwiGLU活性化関数を統合し、正規化にRMSNormを使用し、アテンションQKV計算にバイアスを含みます。
• パラメータ：合計325億パラメータ、うち310億が非埋め込みパラメータ。
• 長いコンテキスト：最大32,768トークンをサポート。
• 対応言語： 29以上の言語をカバーし、グローバルなアクセシビリティとアプリケーションを実現。

学習方法

Qwen2.5をベースに、QwQ-32Bは強化学習（RL）を通じて推論タスクを最適化し、従来の教師ありファインチューニング（SFT）手法への依存を排除することで、革新的な可能性を示しています。

さらに、QwQ-32Bは強化学習（RL）を利用して推論能力を洗練し、ツールと環境からのフィードバックを用いた試行錯誤によってアプローチを適応させます。「結果ベースの報酬」メカニズムを採用し、モデルが自律的に結果を生成し、それを正確性について検証することで、構造化タスクにおける信頼性の高いパフォーマンスを保証します。このSFTからの脱却は、効率性と適応性への焦点を強調し、より直接的なRL駆動の最適化へのシフトを示しています。

ベンチマーク

Qwenより

**QwQ-32Bはそのサイズ以上の実力を発揮 **：少ないパラメータながら、DeepSeek-R1-671B などの大規模モデルと複数のベンチマークで同等またはそれを上回るパフォーマンスを達成。モデルは強力な一般的推論、コーディング、推論スキルを示しますが、創造的なコンテンツは生成しないため、多様なタスクで汎用的に使用できます。

ハードウェア要件

QwQ-32Bを効率的に実行するには、以下のハードウェア要件を検討してください：

• VRAM：
  • かなりのVRAMが必要です。
  • 16ビット精度 の場合、80GBのVRAMが必要。
  • 8ビット精度 の場合、40GBのVRAMで十分。
  • 4ビット精度 の場合、わずか20GBのVRAMが必要。
• GPU：
  • RTX 3090/4090 GPU と互換性あり（特に量子化を使用する場合）。
  • NVIDIA A100 や H100 などの高性能GPUも適しています。

DeepSeek R1 と比較して、QwQ-32Bはハードウェア要件を大幅に削減し、強力なパフォーマンスを維持しながら多様なシステムでよりアクセスしやすくなっています。

アプリケーション

• 教育：
  • 数学 ** とプログラミング** の個別指導を提供し、さまざまなスキルレベルの学習者に対応。
  • 複雑な概念をわかりやすく説明し、学生と教育者の両方にとって価値あるツールに。
  • 宿題の問題解決を支援し、効果的な学習のための練習問題を生成。
• ソフトウェア開発：
  • さまざまなプログラミング言語の高品質なコードスニペットを生成して開発者をサポート。
  • エラーを特定し、適切な修正を提案することでデバッグを支援。
  • コードの効率最適化とベストプラクティスの遵守に関する推奨事項を提供。
• 研究：
  • 統計計算や可視化を含む データ分析 の実施を研究者を支援。
  • 文献レビュー、学術論文の要約、重要な洞察の抽出を支援。
  • 研究文書の初稿を生成し、研究者の貴重な時間を節約。
• 問題解決：
  • 複雑な問題 をより小さく管理しやすい構成要素に分解するのを支援。
  • 多面的な課題に対するステップバイステップのガイダンスを含む潜在的な解決策を提案。
  • 意思決定プロセスをサポートする論理的推論と説明を提供。

これらの分野で優れていることから、QwQ-32Bは教育、専門業務、研究関連タスクのための多用途アシスタントとして機能します。

QWQ 32B vs Qwen 2.5 72B vs DeepSeek R1

特徴	QwQ-32B	Qwen 2.5 72B	DeepSeek-R1 671B
パラメータ	32.5B	72B	671B
アーキテクチャベース	Qwen 2.5	ネイティブアーキテクチャ	DeepSeek-R1-Zero
学習方法	強化学習（SFTなし）	特に明記なし	RL + 教師ありファインチューニング
コンテキストウィンドウ	32,768トークン	8,000トークン	32,768トークン
対応言語	29以上の言語	29以上の言語	主に中国語と英語
数学能力	79.5（AIME 2024）	83.1（MATHベンチマーク）	97.3（MATH-500）、79.8（AIME 2024）
コーディング能力	63.4（Live Code Bench）	59.1（HumanEval）	49.2（SWE-bench Verified）、65.9（Live Code Bench）
ハードウェア要件	4ビット：20GB VRAM/8ビット：40GB VRAM/16ビット：80GB VRAM、できれば複数のA100またはH100	約41.6GB～77.1GBのVRAM	8xH100 GPU
オープンソースライセンス	Apache 2.0	特に明記なし	MIT License
主な利点	ハードウェアに優しい/強力な推論/大規模モデルに匹敵	高速応答/コスト効率/優れた多言語サポート	卓越した数学的推論/自己検証出力/明確な推論プロセス
出力特性	強力な論理的推論、創造的コンテンツは弱い	一般的な能力	明確な論理、構造化された出力

QWQ 32Bにアクセスする方法？

1. オンラインプラットフォーム を利用する（例：Novita AI）

Novita AIのLLMプレイグラウンドページで無料トライアルが可能！開発者向けに用意されたテストページです。リストから希望のモデルを選択してください。ここでは QWQ 32B モデルを選択できます。

今すぐQWQ 32Bデモを試す！

2.無料のQWQ 32B APIにアクセス（例：Novita AI）

Novita AIは、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームです。同時に、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドも提供します。

ステップ 1：ログインしてモデルライブラリにアクセス

アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。

ステップ 2：モデルを選択

利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。

ステップ 3：無料トライアルを開始

無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を探索します。

ステップ 4：APIキーを取得

APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動すると、画像のようにAPIキーをコピーできます。

ステップ 5：APIをインストール

使用しているプログラミング言語に応じたパッケージマネージャを使用してAPIをインストールします。

インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーを使用してAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。以下は、Pythonユーザー向けのchat completions APIの使用例です。

 from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Get the Novita AI API Key by referring to: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwq-32b"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=&#91;
        {
            "role": "system",
            "content": "Act like you are a helpful assistant.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices&#91;0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)

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無料クレジットを使い切った場合も、支払いをして継続して使用できます。

結論

QwQ-32Bは、AI推論モデルにおける重要な進歩を表しており、数学、コーディング、多段階問題解決において卓越したパフォーマンスを発揮しながら、比較的コンパクトなサイズを維持しています。オープンソースで利用可能で効率的な設計により、複雑で構造化されたタスクにAIを活用したい研究者、開発者、エンジニアにとって強力なツールとなります。

QwQ-32Bのユニークな点は？

QwQ-32Bは、教師ありファインチューニングを行わずに強化学習を使用している点で際立っており、特に数学とコーディングにおける推論タスクで卓越したパフォーマンスを達成しています。

ハードウェア要件は？

最適なパフォーマンスを得るには、QwQ-32Bは相当な計算リソースを必要とします。量子化された4ビットバージョンでは約20GBのVRAMが必要です。

QwQ-32BとQwen2.5の違いは？

QwQ-32BはQwen2.5をベースに、従来の教師ありファインチューニングアプローチを使用せず、推論タスクに特化した強化学習の最適化を追加しています。

Novita AIは、AIの野心を加速するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス — 必要なコスト効率の高いツール。インフラを排除し、無料で始めて、AIビジョンを現実にしましょう。

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