东南大学近日在昇腾国产算力平台上线阿里最新开源模型QwQ-32B,成为全国首家。该模型以32B参数,通过大规模强化学习,在数学推理、代码生成、工具调用等任务中,性能媲美671B参数的DeepSeek-R1,部分指标甚至超越。QwQ-32B支持消费级显卡本地部署,降低硬件门槛,适配昇腾平台,助力科研AI推理。模型集成工具调用与动态推理,适用于数据分析、实验模拟等复杂科研场景,为师生提供高效AI服务。
🚀 东南大学率先在昇腾国产算力平台接入阿里开源模型QwQ-32B,成为全国首个提供此服务的高校。
💡 QwQ-32B模型虽仅有32B参数,但通过强化学习训练,在数学推理、代码生成、工具调用等方面,性能媲美甚至超越671B参数的DeepSeek-R1。
💻 该模型支持消费级显卡本地部署,降低了硬件要求,同时适配昇腾平台,为科研人员提供高效的AI推理能力。
🛠️ QwQ-32B集成了工具调用与动态推理功能,能够根据环境反馈调整策略,适用于数据分析、实验模拟等复杂的科研任务。
IT之家 3 月 10 日消息,IT之家从东南大学官方微信公众号获悉,近日东南大学基于昇腾国产算力平台正式接入阿里最新开源模型 QwQ-32B,成为全国首个上线 QwQ-32B 服务的高校。

东南大学称,QwQ-32B 虽仅有 32B 参数,但通过大规模强化学习训练,在数学推理(AIME24 评测)、代码生成(LiveCodeBench)、工具调用(BFCL 测试)等任务中表现媲美 671B 参数的 DeepSeek-R1,甚至部分指标实现超越。

上图展示了 QwQ-32B 与其他领先模型在数学推理(AIME24 评测)、代码生成(LiveCodeBench)、工具调用(BFCL 测试)中的性能对比,QwQ-32B 表现与 DeepSeek-R1 相当,远胜于 o1-mini 及相同尺寸的 R1 蒸馏模型。东南大学表示,模型支持消费级显卡本地部署,大幅降低硬件门槛,适配昇腾平台的高效算力资源,助力师生在科研中快速实现 AI 推理需求。
集成工具调用与动态推理能力,模型可根据环境反馈调整策略,适用于复杂任务处理,如数据分析、实验模拟等科研场景。
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