模型详情
模型介绍
中文整理# QwQ-32B-GGUF 模型卡片
模型概述
QwQ是Qwen系列的推理模型。与传统的指令微调模型相比，QwQ具备思考和推理能力，能够在下游任务中实现显著提升的性能，尤其在困难问题上表现突出。QwQ-32B是中型推理模型，性能可与DeepSeek-R1、o1-mini等先进推理模型相竞争。
## 模型类型与架构
类型：因果语言模型
训练阶段：预训练与后训练（监督微调和强化学习）
架构：基于transformers，采用RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV bias
参数总量：32.5B
非嵌入参数：31.0B
层数：64
注意力头数量：40个Q头，8个KV头（采用GQA）
上下文长度：131,072个token
## 量化版本
支持多种量化格式：q4_K_M、q5_0、q5_K_M、q6_K、q8_0
运行要求
基于Qwen2.5开发，使用Hugging Face transformers库。建议使用最新版本的transformers。
## 使用方式
建议在部署前查阅使用指南以获得最佳体验。可通过QwenChat访问模型演示。
许可证
请参阅项目官方文档获取完整的许可证信息。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
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使用前须知
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