模型介绍
中文整理通义千问 QwQ-32B-GPTQ-Int4
基础型 Qwen/QwQ-32B
【模型更新日期】
【依赖】
【💡新版 VLLM 注意事项💡】
- 需使用V0推理模式
启动vllm之前，先设置环境变量
【模型列表】
tag 文件大小 最近更新时间
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g128v3 19GB 2025-04-24
g128 19GB 2025-03-06
【模型下载】
【修复内容】
- 对GPTQ量化的校准做了额外优化；减少模型的 1.乱吐字 、 2.无限循环 、 3.长文能力丢失 等情况。
- 支持1卡、2卡及4卡的 tensor-parallel-size 启动。
【介绍】
Introduction
QwQ is the reasoning model of the Qwen series. Compared with conventional instruction-tuned models, QwQ, which is capable of thinking and reasoning, can achieve significantly enhanced performance in downstream tasks, especially hard problems. QwQ-32B is the medium-sized reasoning model, which is capable of achieving competitive performance against state-of-the-art reasoning models, e.g., DeepSeek-R1, o1-mini.
This repo contains the QwQ 32B model**, which has the following features:
Type: Causal Language Models
Training Stage: Pretraining & Post-training (Supervised Finetuning and Reinforcement Learning)
Architecture: transformers with RoPE, SwiGLU, RMSNorm, and Attention QKV bias
Number of Parameters: 32.5B
Number of Paramaters (Non-Embedding): 31.0B
Number of Layers: 64
Number of Attention Heads (GQA): 40 for Q and 8 for KV
Context Length: Full 131,072 tokens
Note:** For the best experience, please review the usage guidelines before deploying QwQ models.
For more details, please refer to our blog, GitHub, and Documentation.
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