前言

最近，当所有人的目光都聚焦在DeepSeek的惊艳表现时，另一个熟悉的身影仍在默默发力——通义千问。

这个曾经的国产开源大模型“开山鼻祖”，在各方势利纷纷接入DeepSeek的今天，依然在默默推进着自己的开源之路，CodeQwen1.5、Qwen2.5-VL、万相2.1。

深度推理模型QwQ

前几天，通义发布了自己的深度推理框架QwQ，它是Qwen系列的一部分，专注于增强AI推理能力，是实验性研究模型，目前为预览版本，也在疯狂迭代中，期待后面开源更强的模型。

弱弱问一句，这个名字，确定不是颜文字或者和QQ有关？

成绩

• 数学竞赛突破​：在MathCLUE全国高中数学竞赛评测中以83.97分获银牌，超越OpenAI o1模型近6.36分，数学推理能力较前代提升16%（网页1）。其AIMO竞赛成绩触发「Early Sharing Prize」门槛，获数学家陶哲轩认可（网页3）。

• ​科学推理能力​：SuperCLUE-Science评测得分超70分，国内排名第二，与DeepSeek R1仅差1.44分，化学推理能力提升17.75%（网页1）。GPQA评测准确率65.2%，达研究生水平（网页4、5）。

• ​代码生成标杆​：LiveCodeBench高难度代码生成评测中答对50%题目，支持复杂逻辑脚本输出（如71行p5.js动画代码），开发效率提升40%（网页4、9）。

亮点

官网上给出了8个Demo，个人感觉其中2个尤其惊艳。

官网示例：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwq-max-preview/

• 深度思考+联网

实时搜集互联网信息，通过深度思考进行整合，并给出结果，一气呵成。

官网示例直接针对当前热门的哪吒2进行了评价，效果如下：

官方示例为英文，以下为翻译后结果。

• Agent集成：

另一个很好的亮点就是集成了很多工具，让很多工作可以直接在QwQ中一站式完成。

官网示例选择了二维码生成器、图像生成两个工具，然后生成了一张图片和二维码，二维码也可以直接跳转到taobao.com。

资源

在线体验地址：https://chat.qwen.ai/

Blog：https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/

HF: https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview

Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwQ-32B-preview

为什么是通义？

其实，在DeepSeek横空出世之前，通义已是国产大模型的标杆了，国外的Llama，国内的Qwen。

开源生态

• ​M6-OFA统一架构：业界首个实现文本、图像、视频多模态统一处理的基础模型，能耗仅为GPT-3的1%
• ​魔搭社区：打造中国首个大模型自由市场，汇聚200万开发者与千余模型，下载量破7500万次
• ​72B参数突破：2023年底开源的Qwen-72B，在10项测评中超越Llama2-70B，让国产模型首次跻身全球第一梯队

技术普惠

• ​全尺寸覆盖：从0.5B到72B的梯度模型矩阵（前一阵还发布了一个1M的），满足从嵌入式设备到超算中心的不同需求。
• ​多模态爆发：视觉模型Qwen-VL支持1小时视频理解，医疗模型Qwen-Med登顶PubMedQA榜单。
• ​产业落地标杆：在长安汽车智能制造车间，通义模型将质检效率提升90%；在中华财险，代码助手年省百万级人力成本。

总结

开源标杆、多模态支持、AI程序员、最早的换衣Agent等等，通义在大模型上面已经做了很多很多。

未来，希望不仅仅是通义和DeepSeek，更多团队也能加速前行，共同推动AI大模型的发展和落地。