



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",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")

Подробная информация о товаре
✨ Представляем QwQ-32B: мощную и эффективную языковую модель.
Он QwQ-32B QwQ-32B — это современная языковая модель с 32 миллиардами параметров, разработанная для исключительной производительности в сложных задачах логического мышления, программирования и решения комплексных проблем. Благодаря инновационному сочетанию обучения с подкреплением и возможностей агентного логического мышления, QwQ-32B предоставляет возможности, часто встречающиеся только в моделях со значительно большим количеством параметров. Она может похвастаться широким контекстным окном, включающим до 131 000 токенов, что делает её невероятно эффективной для управления и понимания сложных и объёмных рабочих процессов.
Эта компактная, но надежная модель выделяется своей эффективностью и адаптивностью, что делает ее идеальным выбором для динамических агентов искусственного интеллекта и специализированных задач логического мышления. Она обеспечивает практически на одном уровне с гораздо более крупными моделями (например, DeepSeek-R1 671B) на сложных тестах в области логического мышления и программирования. QwQ-32B особенно преуспевает в решении математических задач, логических рабочих процессах и адаптивном агентном мышлении, демонстрируя надежную обработку больших объемов документов и задач с богатым контекстом.
⚙️ Технические характеристики
- Размер модели: 32,5 миллиарда параметров (31 миллиард невстраиваемых данных)
- Слои: 64 слоя трансформатора
- Контекстное окно: 131 072 токенов
- Архитектура: Трансформер с позиционным кодированием RoPE, активациями SwiGLU, RMSNorm и смещением внимания QKV.
- Обучение: Сочетание предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и многоэтапного обучения с подкреплением.
- Выравнивание: Использует методы, основанные на обучении с подкреплением, для повышения правильности ответов и снижения предвзятости, особенно в математической области и области программирования.
💡 Основные возможности QwQ-32B
- 🚀 Обучение с подкреплением, улучшающее логическое мышление: Использует многоэтапное обучение с подкреплением для высокоадаптивного и сложного решения задач.
- 🧠 Агентное мышление: Динамически корректирует стратегии рассуждений на основе сложного контекста входных данных и обратной связи в реальном времени.
- 📚 Расширенная обработка контекста: Поддерживает ввод очень длинных текстов, что делает его идеальным для всестороннего анализа документов и продолжительных диалогов.
- 💻 Эффективная помощь в программировании: Обеспечивает высокую производительность в точном генерировании кода и эффективной отладке на различных языках программирования.
🎯 Оптимальные варианты использования
- 🔬 Научно-математические исследования: Для задач, требующих глубокого, структурированного мышления и сложных вычислений.
- 🖥️ Разработка программного обеспечения: Обеспечение проектирования сложного программного обеспечения, надежной отладки и эффективного синтеза кода.
- 📈 Финансовые и инженерные рабочие процессы: Оптимизация логических процессов и анализа данных в специализированных областях.
- 🤖 Агенты на основе искусственного интеллекта: Предоставление агентам гибких возможностей для рассуждения и повышенной адаптивности.
🔗 Доступ к API и документация
Он QwQ-32B Модель легко доступна на Платформа API для ИИ/машинного обучениягде к нему можно получить доступ как "QwQ-32B"Интегрируйте эту мощную модель в свои проекты с легкостью.
Подробную техническую информацию, руководства по интеграции и примеры кода см. в соответствующем разделе. Документация по API Предоставлено командой Qwen.
⚖️ Этичное использование и лицензирование
Этические принципы: Команда Qwen уделяет первостепенное внимание безопасности, внедряя основанные на правилах верификаторы во время обучения, чтобы обеспечить высокую точность результатов при решении математических и программных задач. Пользователям рекомендуется проявлять осторожность в отношении потенциальных искажений или неточностей при развертывании модели в менее проверенных или чувствительных областях.
Лицензирование: QwQ-32B является проектом с открытым исходным кодом в рамках Лицензия Apache 2.0Это позволяет использовать его бесплатно как в коммерческих, так и в исследовательских целях. Оптимизированный компактный размер также упрощает развертывание на потребительском оборудовании, делая передовые технологии искусственного интеллекта более доступными.
❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Каковы основные преимущества QwQ-32B?
А: QwQ-32B превосходно справляется с задачами, требующими глубокого логического мышления, программирования и решения структурированных проблем. Он сочетает в себе обучение с подкреплением и агентное мышление, достигая производительности, сравнимой с гораздо более крупными моделями, особенно в задачах, требующих интенсивной математической и логической обработки данных.
В2: Каков размер контекстного окна QwQ-32B?
А: QwQ-32B поддерживает расширенное контекстное окно, включающее до 131 072 токенов, что позволяет эффективно обрабатывать очень длинные документы и сложные, насыщенные контекстом диалоги.
В3: Можно ли использовать QwQ-32B в коммерческих проектах?
А: Да, QwQ-32B распространяется под лицензией Apache 2.0, которая разрешает бесплатное использование как в коммерческих, так и в исследовательских целях.
Вопрос 4: Насколько эффективно развертывание QwQ-32B?
А: Безусловно. Несмотря на свои мощные возможности, QwQ-32B разработан как компактное и эффективное устройство, что позволяет использовать его даже на оборудовании потребительского класса.
В5: Где я могу найти документацию по API?
А: Подробная документация по API для QwQ-32B доступна. здесь, предоставляя всю необходимую информацию для интеграции.
Игровая площадка для ИИ



Авторизоваться