QwQ 是一個 32B 參數的實驗性研究模型，由 Qwen 團隊開發，專注於提升 AI 推理能力。

QwQ 在這些基準測試中展現了卓越的效能

• GPQA 上達到 65.2%，展現其研究生級別的科學推理能力
• AIME 上達到 50.0%，突顯其強大的數學問題解決能力
• MATH-500 上達到 90.6%，展現其在各種主題中卓越的數學理解能力
• LiveCodeBench 上達到 50.0%，驗證其在真實世界情境中穩健的程式設計能力。

這些結果 подчеркивают QwQ 在分析和問題解決能力方面的顯著進步，尤其是在需要深度推理的技術領域。

作為預覽版本，它展示了有前景的分析能力，但同時存在一些重要的限制

1. 語言混合和程式碼切換： 模型可能會混合語言或意外地在語言之間切換，影響回應的清晰度。

2. 遞迴推理迴圈： 模型可能會進入循環推理模式，導致冗長的回應而沒有明確的答案。

3. 安全性和倫理考量： 模型需要加強安全措施，以確保可靠和安全的效能，使用者在部署時應謹慎行事。

4. 效能和基準測試限制： 模型在數學和程式碼方面表現出色，但在其他領域，如常識推理和細緻的語言理解方面，仍有改進空間。