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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'Qwen/QwQ-32B',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="Qwen/QwQ-32B",
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{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
.webp)
Produktdetails
✨ Wir stellen vor: QwQ-32B – ein leistungsstarkes und effizientes Sprachmodell
Der QwQ-32B QwQ-32B ist ein hochmodernes Sprachmodell mit 32 Milliarden Parametern, das für herausragende Leistungen in fortgeschrittenem Schließen, Codierung und komplexer Problemlösung entwickelt wurde. Durch eine innovative Kombination aus Reinforcement Learning und agentenbasiertem Schließen bietet QwQ-32B Fähigkeiten, die man sonst nur von Modellen mit deutlich mehr Parametern kennt. Es verfügt über ein umfangreiches Kontextfenster von bis zu 131.000 Token und eignet sich daher hervorragend für die Verwaltung und das Verständnis komplexer, langer Arbeitsabläufe.
Dieses kompakte und dennoch robuste Modell zeichnet sich durch seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit aus und ist damit die ideale Wahl für dynamische KI-Agenten und spezialisierte Schlussfolgerungsaufgaben. Es erreicht Nahezu gleichwertig mit deutlich größeren Modellen (z. B. DeepSeek-R1 671B) bei anspruchsvollen Benchmarks in den Bereichen logisches Schließen und Codieren. QwQ-32B zeichnet sich insbesondere durch mathematische Problemlösung, logische Arbeitsabläufe und adaptives agentenbasiertes Schließen aus und demonstriert einen robusten Umgang mit umfangreichen Dokumenten und kontextreichen Aufgaben.
⚙️ Technische Spezifikationen
- Modellgröße: 32,5 Milliarden Parameter (31 Milliarden ohne Einbettung)
- Schichten: 64 Transformatorschichten
- Kontextfenster: 131.072 Token
- Architektur: Transformer mit RoPE-Positionskodierung, SwiGLU-Aktivierungen, RMSNorm und QKV-Aufmerksamkeitsverzerrung
- Ausbildung: Kombination aus Vortraining, überwachtem Feintuning und mehrstufigem Reinforcement Learning
- Ausrichtung: Nutzt RL-basierte Methoden, um die Korrektheit der Antworten zu verbessern und Verzerrungen zu mindern, insbesondere in mathematischen und Codierungsbereichen.
💡 Hauptmerkmale des QwQ-32B
- 🚀 Verstärkungslernen zur Verbesserung des logischen Denkens: Nutzt mehrstufiges Reinforcement Learning für hochgradig adaptive und anspruchsvolle Problemlösungen.
- 🧠 Agentisches Denken: Passt die Denkstrategien dynamisch an den komplexen Eingabekontext und das Echtzeit-Feedback an.
- 📚 Erweiterte Kontextverarbeitung: Unterstützt sehr lange Eingaben und eignet sich daher ideal für umfassende Dokumentenanalysen und anhaltende Dialoge.
- 💻 Effiziente Unterstützung bei der Codierung: Bietet eine hohe Leistungsfähigkeit bei der präzisen Codegenerierung und dem effektiven Debugging über mehrere Programmiersprachen hinweg.
🎯 Optimale Anwendungsfälle
- 🔬 Wissenschaftliche und mathematische Forschung: Für Aufgaben, die tiefgründiges, strukturiertes Denken und komplexe Berechnungen erfordern.
- 🖥️ Softwareentwicklung: Ermöglichung komplexer Softwareentwicklung, robuster Fehlersuche und effizienter Codesynthese.
- 📈 Finanz- und Ingenieur-Workflows: Optimierung logischer Prozesse und Datenanalyse in spezialisierten Bereichen.
- 🤖 KI-gestützte Agenten: Agenten mit flexiblen Denkfähigkeiten und verbesserter Anpassungsfähigkeit ausstatten.
🔗 API-Zugriff & Dokumentation
Der QwQ-32B Das Modell ist leicht verfügbar auf der KI/ML-API-Plattform, wo es aufgerufen werden kann als "QwQ-32B"Integrieren Sie dieses leistungsstarke Modell mühelos in Ihre Projekte.
Ausführliche technische Details, Integrationsleitfäden und Codebeispiele finden Sie in der API-Dokumentation Bereitgestellt vom Qwen-Team.
⚖️ Ethische Nutzung und Lizenzierung
Ethische Richtlinien: Das Qwen-Team legt größten Wert auf Sicherheit und implementiert regelbasierte Prüfverfahren während des Trainings, um eine hohe Korrektheit der Ergebnisse bei Mathematik- und Programmieraufgaben zu gewährleisten. Nutzern wird empfohlen, bei der Anwendung des Modells in weniger getesteten oder sensiblen Bereichen Vorsicht walten zu lassen, um mögliche Verzerrungen oder Ungenauigkeiten zu vermeiden.
Lizenzierung: QwQ-32B ist Open Source und unter der Open-Source-Lizenz lizenziert. Apache-2.0-LizenzDies ermöglicht die freie Nutzung sowohl für kommerzielle als auch für Forschungszwecke. Die optimierte, kompakte Größe erleichtert zudem den Einsatz auf handelsüblicher Hardware und macht fortschrittliche KI somit zugänglicher.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was sind die Hauptstärken von QwQ-32B?
A: QwQ-32B zeichnet sich durch seine Fähigkeiten im fortgeschrittenen Denken, Codieren und strukturierten Problemlösen aus. Es kombiniert Reinforcement Learning und agentenbasiertes Denken, um eine mit deutlich größeren Modellen vergleichbare Leistung zu erzielen, insbesondere bei mathematik- und logikintensiven Aufgaben.
Frage 2: Wie groß ist das Kontextfenster von QwQ-32B?
A: QwQ-32B unterstützt ein erweitertes Kontextfenster von bis zu 131.072 Tokens, wodurch es sehr lange Dokumente und komplexe, kontextreiche Konversationen effektiv verarbeiten kann.
Frage 3: Kann QwQ-32B für kommerzielle Projekte eingesetzt werden?
A: Ja, QwQ-32B wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, die die freie Nutzung sowohl für kommerzielle als auch für Forschungszwecke erlaubt.
Frage 4: Ist QwQ-32B effizient einzusetzen?
A: Absolut. Trotz seiner leistungsstarken Funktionen ist der QwQ-32B kompakt und effizient konzipiert, sodass er sich auch auf Hardware für Endverbraucher einsetzen lässt.
Frage 5: Wo finde ich die API-Dokumentation?
A: Eine detaillierte API-Dokumentation für QwQ-32B ist verfügbar. Hier, Bereitstellung aller für die Integration notwendigen Informationen.
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