QwQ-32B 大战 DeepSeek-R1：小参数量模型能否逆袭？ 原创

01、概述

在大语言模型（LLMs）的江湖里，长久以来存在着一种固有观念：模型参数越多，实力就越强。不过，最近 Qwen 推出的最新模型 QwQ-32B，却向这一观念发起了挑战。它虽参数远不及 DeepSeek-R1，却被视作后者的强劲对手。这不禁让人好奇：一个仅有 320 亿参数的模型，真能与拥有 6710 亿参数的巨无霸抗衡吗？接下来，咱们就从逻辑推理、数学解题以及编程挑战这三个关键领域，对 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 来一场全方位的对比，看看它们在实际应用中的表现究竟如何。

02、QwQ-32B：独特魅力与获取路径

QwQ-32B 的核心亮点

QwQ-32B 堪称高效语言模型领域的一颗新星。借助创新的训练手段与精妙的架构设计，它所展现出的能力足以让许多参数远超它的模型汗颜。这充分证明，强化学习（RL）的巧妙运用，能在不依赖海量参数的前提下，大幅提升模型的智能程度。

• 强化学习优化：QwQ-32B 在多阶段训练过程中运用强化学习技术，基于奖励机制进行训练。这使其拥有强大的推理能力，而这种能力以往通常只有超大型模型才具备。
• 卓越的数学与编码能力：在强化学习训练的第一阶段，QwQ-32B 利用数学问题准确性验证器和代码执行服务器进行训练，这赋予了它在数学和编码方面的卓越才能。
• 综合通用能力提升：在后续的强化学习阶段，QwQ-32B 着重提升通用能力。通过运用通用奖励模型和基于规则的验证器，它在遵循指令、贴合人类偏好以及提升智能体性能等方面有出色表现。
• 智能体功能：QwQ-32B 具备先进的智能体相关功能，能够批判性思考，运用工具，并依据环境反馈灵活调整推理过程。
• 出色的性能表现：尽管参数仅为 320 亿，但 QwQ-32B 的性能与拥有 6710 亿参数（其中 370 亿激活）的 DeepSeek-R1 不相上下，彰显了其不凡实力。

如何使用 QwQ-32B？

若想体验 QwQ-32B 的魅力，有以下三种途径：

• Hugging Face 平台：在 Hugging Face 上，QwQ-32B 依据 Apache 2.0 许可证开放，为广大研究人员和开发者提供了便捷的访问渠道。
• QwQ Chat 官网：如果你希望有更直观的交互界面，可通过 Qwen Chat 网站访问 QwQ-32B。(​​https://chat.qwen.ai/​​)
• API 集成：开发者能够借助可用的 API 将 QwQ-32B 集成到自己的应用程序中，目前该模型托管于阿里云。

03、DeepSeek-R1：强大实力与使用方法

DeepSeek-R1 在语言模型发展进程中迈出了重要一步，在数学推理、编码以及复杂问题解决等任务上树立了新标杆。凭借先进的设计和训练方法，它证明了大型模型在应对高难度认知任务时的卓越能力。下面，我们一同了解它的核心特点以及使用方式。

DeepSeek-R1 的关键特性

• 庞大的规模与精妙架构：DeepSeek-R1 拥有高达 6710 亿参数的架构，但在运行时仅激活 370 亿参数。这种高效设计在保证强大性能的同时，有效平衡了计算需求。
• 强化学习驱动：与传统模型依赖大量监督微调（SFT）不同，DeepSeek-R1 采用纯粹的强化学习（RL）训练方法。这种基于结果反馈的机制促使模型持续优化问题解决策略。
• 多阶段训练流程：DeepSeek-R1 的训练历经多个复杂阶段。初始阶段利用准确性验证器专注于数学推理和编码能力的训练，接着通过代码执行服务器验证生成解决方案的功能。后续阶段在巩固专业优势的同时，进一步提升通用能力。
• 超强的数学推理与编程能力：DeepSeek-R1 运用计算验证器实现精确的问题求解和多步骤计算，并借助代码执行服务器进行高级代码生成。
• 智能体功能加持：该模型具备智能体能力，能够与外部工具交互，并根据环境反馈灵活调整推理过程。
• 开放权重框架：尽管 DeepSeek-R1 规模庞大且功能强大，但它基于开放权重框架提供，为科研和开发工作提供了广泛的可及性。

怎样使用 DeepSeek-R1

获取 DeepSeek-R1 可通过以下四种方式：

• Hugging Face 集成：在 Hugging Face 上，用户可轻松访问 DeepSeek-R1 的基础模型及各类专业变体。
• GitHub 仓库：DeepSeek 的官方 GitHub 仓库不仅包含模型实现、训练方法，还提供技术文档，方便开发者和研究人员获取预训练模型。
• DeepSeeK-R1 网站：对于希望直接体验的用户，可通过 DeepSeek-R1 的官方网站进行访问。
• API 集成：开发者能够利用可用的 API 将 DeepSeek-R1 集成到自己的应用程序中，目前模型托管于 DeepSeek 的基础设施之上。

04、QwQ-32B 与 DeepSeek-R1：实战大比拼

了解了这两款模型的基本情况后，接下来进入实战环节。我们将通过实际案例测试，看看 QwQ-32B 的强化学习优化能否对抗 DeepSeek-R1 的规模优势。

在此次对比中，我们将从推理任务、数值问题和编程挑战这三个关键应用领域对 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 进行测试。为确保公平，两款模型将接收相同的测试提示，以便直接对比输出结果和实际能力，从而判断哪款模型在特定任务中表现更优。

任务一：逻辑推理大挑战

逻辑推理能力是 AI 的重要能力之一，它关乎 AI 能否进行结构化思考、决策以及解决问题，对模式识别和推断能力要求颇高。

测试提示：“8 个人 A、B、C、D、E、F、G 和 H 围坐在一张圆桌旁，均面向圆心。D 在 F 左侧第二位，H 右侧第三位。A 在 F 右侧第二位，且与 H 相邻。C 在 B 右侧第二位，F 在 B 右侧第三位。G 与 F 不相邻。根据上述信息，谁在 A 的紧邻左侧？请回答该问题”

QwQ-32B 的表现：QwQ-32B 解题时较为耗时。它采用系统的方法，从将 F 置于位置 1 开始，逐步进行详细的分析，以完整句子阐述每一步，经过全面验证所有条件后，在最后得出答案。

DeepSeek-R1 的表现：DeepSeek-R1 解题迅速且高效。它将 H 置于位置 1，然后按顺时针方向推导。答案开篇即给出，随后以类似定理证明的风格，用简洁的要点进行解释。

对比分析：尽管推理风格各异，但两款模型均给出了正确答案。DeepSeek-R1 的方法更为简洁高效，而 QwQ-32B 则倾向于详细的叙述和解释。并且，DeepSeek-R1 给出答案的速度明显快于 QwQ-32B。

结论：在此任务中，DeepSeek-R1 凭借更快的解题速度和正确答案，表现更为出色。

任务二：数值问题攻坚战

这一任务主要考察 AI 的数学推理能力、公式应用能力以及在解决实际物理和工程问题时的准确性。

测试提示：“一个静止声源发出频率为 fo = 492Hz 的声音。声音被一辆以 2m/s 速度靠近声源的大型汽车反射。反射信号被声源接收，并与原始信号叠加。产生的信号的拍频是多少 Hz？（已知空气中声速为 330m/s，且汽车按接收频率反射声音）请给出答案”

QwQ-32B 的解答过程：QwQ-32B 花了一些时间理解题意并给出解答。它采用公式化的方法，先推导出关于原始频率和速度比的拍频通用表达式，然后直接计算得出 492 × 4/328 = 6Hz。

DeepSeek-R1 的解答过程：DeepSeek-R1 反应迅速。其解释更为简洁，还贴心地给出将分数 332/328 简化为 83/82 的中间步骤，使最终计算 492 × 83/82 = 498Hz 的过程一目了然。

对比分析：在解决这个多普勒效应问题时，DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 都展现出扎实的物理知识。二者采用相似的方法，两次应用多普勒效应，先将汽车视为接收声音的观察者，再将其视为反射声音的移动声源。最终，两款模型都正确得出 6Hz 的拍频，不过 DeepSeek-R1 的速度更快。

结论：在该任务中，DeepSeek-R1 因解题速度更快而胜出。

任务三：编程难题大对决

此任务旨在评估 AI 的编码能力、创造力以及将需求转化为功能性网页设计的能力，涉及 HTML、CSS 和动画等技能，以创建交互式视觉效果。

测试提示：“创建一个带有围绕火焰闪烁火花的静态网页”

QwQ-32B 的成果：QwQ-32B 虽然响应速度较慢，但在满足详细需求方面表现更好。它按照提示要求加入了火花元素，然而在可视化呈现上存在位置缺陷，火焰被错误地放置在蜡烛底部而非顶部。

DeepSeek-R1 的成果：DeepSeek-R1 响应迅速，但其仅完成了部分要求，创建出了带有火焰的蜡烛，却遗漏了围绕火焰的火花。

对比分析：总体而言，两款模型均未完全满足提示的所有方面。DeepSeek-R1 更注重速度和基本结构，而 QwQ-32B 则在追求功能完整性的同时，牺牲了一定的准确性和响应时间。

结论：就此次提示而言，DeepSeek-R1 的响应与要求更为契合。

05、综合分析

从整体任务表现来看：

最终结论：DeepSeek-R1 在需要速度、效率和简洁推理的场景中表现卓越，适用于实时应用或对快速决策要求较高的环境。而 QwQ-32B 在需要详细、结构化和系统方法的任务中更具优势，特别是在需要全面解释或严格遵循要求的情况下。但两款模型在所有任务中都并非绝对完美，具体选择取决于实际需求中对速度和深度的侧重。

06、QwQ-32B 与 DeepSeek-R1：基准测试结果

为全面评估 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 在数学推理、编码能力和通用问题解决方面的能力，研究人员对它们进行了多项基准测试，涵盖 AIME24（数学推理）、LiveCodeBench 和 LiveBench（编码能力）、IFEval（功能评估）以及 BFCL（逻辑推理和复杂任务处理）。

数学推理能力

在数学推理方面，QwQ-32B 和 DeepSeek-R1 表现近乎一致。它们在处理数学问题时，展现出远超小型模型的精确性和高效性，能够精准、迅速地解决各类数学难题。

编码能力对比

在 LiveCodeBench 测试中，DeepSeek-R1 稍占上风，展现出强大的编程实力。而在 LiveBench 测试里，QwQ-32B 表现更为出色，其在代码执行准确性和调试可靠性方面表现突出。

执行与功能评估（IFEval）

在功能准确性方面，DeepSeek-R1 略微领先。这意味着在代码执行和复杂程序验证中，它能更好地确保结果符合预期，减少偏差。

逻辑与复杂问题解决（BFCL）

QwQ-32B 在逻辑推理和处理复杂多步骤问题时，展现出更强的能力。面对错综复杂的问题情境，它能够有条不紊地分析并解决问题。

总体而言，两款模型在基准测试中各有所长。QwQ-32B 在逻辑推理和编码可靠性方面表现优异，而 DeepSeek-R1 在执行准确性和数学严谨性上更具优势。

07、QwQ-32B 与 DeepSeek-R1：模型规格一览

基于对两款模型各方面的考察，以下为它们的关键能力对比：

08、总结

QwQ-32B 与 DeepSeek-R1 的这场对决，清晰地呈现了 AI 模型在速度与深度推理之间的权衡。DeepSeek-R1 以其高效性脱颖而出，常常能快速给出简洁明了的答案，在追求快速解决问题和直接获取结果的场景中表现出色。而 QwQ-32B 则采用更为系统、全面的方法，注重推理过程的细致入微和对指令的严格遵循，尽管有时会牺牲一些速度。

两款模型都具备强大的问题解决能力，但适用场景有所不同。在实际应用中，选择哪一款模型取决于具体需求。如果对效率要求极高，DeepSeek-R1 可能是更好的选择；而若需要深入、全面的推理过程，QwQ-32B 则更能满足需求。这也提醒我们，在 AI 模型的选择上，没有绝对的优劣之分，关键在于找到与应用场景完美适配的那一款。

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

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