Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

QwQ 32b

qwq-32b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
32.8B parametri
Lansat 2025-03-05(curatoriat)

General · LMArena: 1,336#221 din 396
Cea mai bună percentilă: 80.8LiveBench
Poziția în cohortă: 51.0mediană 45.5

Ce spun datele

Evaluat pe 10 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 43,5 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 80.8 pct pe LiveBench față de 37.3 pct pe IFBench (Artificial Analysis).

LiveBench80.8 pct69.5%Verifică →
LiveCodeBench (Artificial Analysis)66.8 pct63.1%Verifică →
MMLU-Pro (Artificial Analysis)55.8 pct76.4%Verifică →
Prompturi dificile46.5 pct1,356Verifică →
Urmarea instrucțiunilor46 pct1,323Verifică →
Programare45.8 pct1,383Verifică →
GPQA Diamond45.7 pct65.3%Verifică →
General44.4 pct1,336Verifică →
AIME (matematică)43.5 pct59.2%Verifică →
IFBench (Artificial Analysis)37.3 pct38.8%Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/QwQ-32B

Parametri32.8B

ArhitecturăQwen2ForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/QwQ-32B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwq-32b stands at 51 (raw mean 51.3) — measured on 10 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwq-32b stands at 51 versus a cohort median of 45.5 across 146 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →