尺寸差了一个量级，如何较量？DeepSeek R1与阿里QwQ-32B

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原创：亲爱的数据 2025 年 3 月 6 日， 阿里通义千问团队推出推理模型 QwQ-32B 大语言模型。 看似普通的一则新闻， 发布了一个模型这么件事。 阿里尚未发布详细的技术报告来解释   QwQ 是如何开发的，甚至新闻官网只有 742 个字。 《 QwQ-32B ： 拥抱强化学习的力量 》 该怎么理解呢？ 我的理解， QwQ-32B 是一款稠密（又称密集）推理模型。 虽然只有一句话，但是信息量很大。 想读懂的话，要很多 “知识储备”， 什么是 MoE（混合专家模型） ？ 什么是稠密模型？ 什么是推理模型？ 模型参数规模怎么对比？ 背后隐藏的不少问题都可展开聊， 不如，聊聊有哪些结论？ 第一点， QWQ 模型有一个系列， 阿里在上一版 的基础上， 用了 R1也 同样用了的强化学习技术。 好消息是出效果了，不出效果不会放出来。 毕竟这个是开源模型， 只有闭源模型才愿意买广 ………………………………