2025年2月25日 · 他们QwQ不仅支持Max，而是所有模型都能支持。 我觉得最好的消息是Qwen APP要发了。通义现在完全"豆包化"了。 我想，学豆包图个啥？ Qwen现在最重要的是，把模型归置一下，又乱又多，命名随心所欲，光看名字，你会眯起眼睛，啥Max，Plus，turbo，这尼玛哪个 …

2024年12月24日 · QVQ应该是Qwen之前推出的纯文本推理模型QwQ 在多模态模型上的拓展，这次QVQ的底座模型换成了Qwen之前开源的最大多模态模型Qwen2-VL-72B-Instruct。 这里Qwen团队在4个数据集上评估了QVQ-72B-Preview的性能。

如题，本地部署的话，14b的用16g显存显卡能用gpu跑吗，32b的用32g显存显卡能用gpu跑吗？

2016年3月19日 · 我以前一直以为qaq是瑞文的连招手法，qwq是瑞兹的连招但是我又想: 瑞兹妈的冷却有辣么多麽可以qwq。。。直到瑞兹改版←_←. 原来他们早就知道瑞兹的改版啊。

Qwq、r1、Flash Think这些O1-like模型的推理机制，实际上是一种高度优化且灵活的结合了MCTS、效用函数和自适应停止机制的复杂系统。虽然这些模型的设计理念和实现细节可能因任务而异，但其核心思想始终围绕着通过动态评估和实时决策来确保推理过程的高效性与 ...

LM-studio模型加载失败问题的解决方法，提供详细步骤和注意事项，帮助用户顺利加载模型。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B只做了SFT，而QwQ-32B不但做了SFT，还做了强化学习。 我们可以问自己一个问题，强化学习到底对神经网络产生了什么影响。 一个神经网络靠SFT蒸馏和强化学习蒸馏后的网路里参数到底有什么区别。

继QwQ-32B-Preview语言推理模型发布后，阿里通义团队近日开源了QVQ-72B-Preview，这是一个基于Qwen2-VL-72B构建的业内首个开源多模态推理模型，专注于增强视觉推理能力。通过赋予其基于视觉信息的深度思考和推理的高级能力，QVQ在视觉理解和复杂问题解决能力方面 ...

我电脑配置i7-11800H，ram 40G，3060 6G laptop显卡，想本地运行一下deepseek，遇到类似问题，即ollama运行deepseek 7b，8b尚可，而14b模型时候逐词输出太慢，而且只有CPU工作，GPU不运行，想调用GPU一起干活，于是就安装了VS cuda 和 cudnn，折腾半天运行deepseek 7b时候GPU还是没反应，但偶然运行Qwen 0.5b发现GPU是工作的。

QwQ和DeepSeek-R1的强化学习方法有什么区别？ 是什么原因使它的成绩提升这么大？ 看发布博客，发现QwQ的强化学习方法其实和DeepSeek-R1差不多，都有冷启动和针对编程和数学的强化学习步骤。