[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-QwenLM--QwQ":3,"tool-QwenLM--QwQ":64},[4,17,25,39,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":10,"last_commit_at":23,"category_tags":24,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":26,"name":27,"github_repo":28,"description_zh":29,"stars":30,"difficulty_score":10,"last_commit_at":31,"category_tags":32,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[33,34,35,36,14,37,15,13,38],"图像","数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":40,"name":41,"github_repo":42,"description_zh":43,"stars":44,"difficulty_score":45,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,3,"2026-04-04T04:44:48",[14,33,13,15,37],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":45,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 Windows、Linux、macOS 等多个系统上运行，并灵活适配 CPU、GPU、NPU 等各类硬件。作为一个轻量级且社区活跃的开源项目，PaddleOCR 既能满足快速集成的需求，也能支撑前沿的视觉语言研究，是处理文字识别任务的理想选择。",74913,"2026-04-05T10:44:17",[15,33,13,37],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":45,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},2181,"OpenHands","OpenHands\u002FOpenHands","OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台，旨在让智能体（Agent）像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点，通过自动化流程显著提升开发速度。\n\n无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员，还是需要快速原型验证的技术团队，都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式：既可以通过命令行（CLI）或本地图形界面在个人电脑上轻松上手，体验类似 Devin 的流畅交互；也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑，甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。\n\n其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK，这不仅构成了平台的引擎，还支持高度可组合的开发模式。此外，OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩，证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能，支持与 Slack、Jira 等工具集成，并提供细粒度的权限管理，适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。",70612,"2026-04-05T11:12:22",[15,14,13,36],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":80,"owner_email":81,"owner_twitter":82,"owner_website":83,"owner_url":84,"languages":85,"stars":90,"forks":91,"last_commit_at":92,"license":93,"difficulty_score":45,"env_os":94,"env_gpu":95,"env_ram":96,"env_deps":97,"category_tags":105,"github_topics":80,"view_count":10,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":16,"created_at":106,"updated_at":107,"faqs":108,"releases":133},2803,"QwenLM\u002FQwQ","QwQ","QwQ is the reasoning model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud. ","QwQ 是阿里云通义千问团队推出的一款专注于逻辑推理的 AI 模型系列。与传统指令微调模型不同，QwQ 特别强化了深度思考与批判性思维能力，旨在解决数学计算、代码生成及复杂问题推导等高难度任务。其最新发布的 QwQ-32B 版本虽为中等规模模型，但在多项基准测试中已能媲美 DeepSeek-R1 和 o1-mini 等顶尖推理模型，展现出卓越的竞争力。\n\n这款模型非常适合需要处理复杂逻辑场景的开发者、研究人员以及技术爱好者使用。无论是构建智能解题助手、自动化代码审查工具，还是进行前沿的 AI 推理机制研究，QwQ 都能提供强有力的支持。普通用户若希望通过 API 或本地部署体验高质量的逻辑问答，也能从中获益。\n\nQwQ 的独特亮点在于其强制性的“思维链”机制。为了激发最佳性能，模型在生成回答前会先输出\"\u003Cthink>\"标签引导内部推理过程，从而避免空洞的回答。此外，官方特别建议采用特定的采样参数（如 Temperature=0.6, TopP=0.95），并明确禁止使用贪婪解码策略，以防止出现内容无限重复的问题。这种对生成策略的精细控制，确保了模型在面对难题时既能保持逻辑严密，又能输出","QwQ 是阿里云通义千问团队推出的一款专注于逻辑推理的 AI 模型系列。与传统指令微调模型不同，QwQ 特别强化了深度思考与批判性思维能力，旨在解决数学计算、代码生成及复杂问题推导等高难度任务。其最新发布的 QwQ-32B 版本虽为中等规模模型，但在多项基准测试中已能媲美 DeepSeek-R1 和 o1-mini 等顶尖推理模型，展现出卓越的竞争力。\n\n这款模型非常适合需要处理复杂逻辑场景的开发者、研究人员以及技术爱好者使用。无论是构建智能解题助手、自动化代码审查工具，还是进行前沿的 AI 推理机制研究，QwQ 都能提供强有力的支持。普通用户若希望通过 API 或本地部署体验高质量的逻辑问答，也能从中获益。\n\nQwQ 的独特亮点在于其强制性的“思维链”机制。为了激发最佳性能，模型在生成回答前会先输出\"\u003Cthink>\"标签引导内部推理过程，从而避免空洞的回答。此外，官方特别建议采用特定的采样参数（如 Temperature=0.6, TopP=0.95），并明确禁止使用贪婪解码策略，以防止出现内容无限重复的问题。这种对生成策略的精细控制，确保了模型在面对难题时既能保持逻辑严密，又能输出多样化的解决方案。","# QwQ\r\n\r\n\r\n\u003Cp align=\"center\">\r\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fqianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\u002FQwQ\u002FQwQ_logo.png\" width=\"400\"\u002F>\r\n\u003Cp>\r\n\r\n\u003Cp align=\"center\">\r\n        💜 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fchat.qwen.ai\u002F\">\u003Cb>Qwen Chat\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FQwen\u002FQwQ-32B\">Hugging Face\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Forganization\u002Fqwen\">ModelScope\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp📑 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fqwenlm.github.io\u002Fblog\u002Fqwq-32b\u002F\">Blog\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp\u003Cbr>\r\n🖥️ \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FQwen\u002FQwQ-32B-Demo\">Demo\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp💬 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwen\u002Fblob\u002Fmain\u002Fassets\u002Fwechat.png\">WeChat (微信)\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🫨 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FCV4E9rpNSD\">Discord\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp📑 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.alibabacloud.com\u002Fhelp\u002Fen\u002Fmodel-studio\u002Fdeveloper-reference\u002Fwhat-is-qwen-llm\">API\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp\r\n\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\r\n## Introduction\r\n\r\nQwQ is the reasoning-specialized model within the Qwen series. Unlike traditional instruction-tuned models, QwQ leverages advanced reasoning and critical thinking abilities to achieve superior performance on downstream tasks, especially those involving complex problem-solving. Our latest release, QwQ-32B, is a mid-sized model that competes effectively with top-tier reasoning models like DeepSeek-R1 and o1-mini, delivering robust and competitive results.\r\n\r\n**Note:** Please review the [Usage Guidelines](#usage-guidelines) before deploying QwQ models, especially if you encounter **endless repetitions or significant performance issues**.\r\n\r\n## Performance\r\n\r\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fqianwen-res.oss-accelerate-overseas.aliyuncs.com\u002Fqwq-32b-final.jpg\"\u002F>\r\n\r\nTo reproduce the results, please refer to [our evaluation code](.\u002Feval).\r\n\r\n\r\n## Quickstart with HuggingFace's transformers\r\n\r\nQwQ is based on Qwen2.5, which has been in the latest Huggingface `transformers`. We advise you to use the latest version of `transformers`.\r\n\r\nWith `transformers\u003C4.37.0`, you will encounter the following error:\r\n```\r\nKeyError: 'qwen2'\r\n```\r\n\r\nHere provides a code snippet with `apply_chat_template` to show you how to load the tokenizer and model and how to generate contents.\r\n\r\n```python\r\nfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\r\nmodel_name = \"Qwen\u002FQwQ-32B\"\r\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\r\n    model_name,\r\n    torch_dtype=\"auto\",\r\n    device_map=\"auto\"\r\n)\r\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\r\nprompt = \"How many r's are in the word \\\"strawberry\\\"\"\r\nmessages = [\r\n    {\"role\": \"user\", \"content\": prompt}\r\n]\r\ntext = tokenizer.apply_chat_template(\r\n    messages,\r\n    tokenize=False,\r\n    add_generation_prompt=True\r\n)\r\nmodel_inputs = tokenizer([text], return_tensors=\"pt\").to(model.device)\r\ngenerated_ids = model.generate(\r\n    **model_inputs,\r\n    max_new_tokens=32768\r\n)\r\ngenerated_ids = [\r\n    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)\r\n]\r\nresponse = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]\r\nprint(response)\r\n```\r\n\r\n## Usage Guidelines\r\n\r\nTo achieve optimal performance, we recommend the following settings:\r\n\r\n1. **Enforce Thoughtful Output**: Ensure the model starts with \"\\\u003Cthink\\>\\n\" to prevent generating empty thinking content, which can degrade output quality. If you use `apply_chat_template` and set `add_generation_prompt=True`, this is already automatically implemented, but it may cause the response to lack the \\\u003Cthink\\> tag at the beginning. This is normal behavior.\r\n\r\n2. **Sampling Parameters**:\r\n   - **We recommend using Temperature=0.6, TopP=0.95, MinP=0, TopK=40, and no repetition penalty for optimal performance.**\r\n   - Do **NOT** use Greedy decoding under any circumstances! It will lead to endless repetitions.\r\n   - You can adjust the TopK value between 20 and 40 to balance filtering out rare token occurrences and enhancing the diversity of the generated output.\r\n   - For supported frameworks, you can adjust the `presence_penalty` parameter between 0 and 2 to reduce endless repetitions. However, a higher value may occasionally result in language mixing and a slight decrease in performance.\r\n\r\n3. **No Thinking Content in History**: In multi-turn conversations, the historical model output should only include the final output part and does not need to include the thinking content. This feature is already implemented in `apply_chat_template`.\r\n\r\n4. **Standardize Output Format**: We recommend using prompts to standardize model outputs when benchmarking.\r\n   - **Math Problems**: Include \"Please reason step by step, and put your final answer within \\boxed{}.\" in the prompt.\r\n   - **Multiple-Choice Questions**: Add the following JSON structure to the prompt to standardize responses: \"Please show your choice in the `answer` field with only the choice letter, e.g.,`\\\"answer\\\": \\\"C\\\"`.\" in the prompt.\r\n\r\n5. **Handle Long Inputs**: For inputs exceeding 8,192 tokens, enable [YaRN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2309.00071) to improve the model's ability to capture long-sequence information effectively.\r\n\r\n    For supported frameworks, you could add the following to `config.json` to enable YaRN:\r\n    ```json\r\n    {\r\n        ...,\r\n        \"rope_scaling\": {\r\n            \"factor\": 4.0,\r\n            \"original_max_position_embeddings\": 32768,\r\n            \"type\": \"yarn\"\r\n        }\r\n    }\r\n    ```\r\n    For deployment, we recommend using vLLM. Please refer to our [Documentation](https:\u002F\u002Fqwen.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdeployment\u002Fvllm.html) for usage if you are not familiar with vLLM.\r\n    Presently, vLLM only supports static YARN, which means the scaling factor remains constant regardless of input length, **potentially impacting performance on shorter texts**. \r\n    We advise adding the `rope_scaling` configuration only when processing long contexts is required.\r\n\r\n## Ollama and Llama.cpp\r\n\r\nTo run the Qwen\u002FQwQ-32B-GGUF model with Ollama, use the following command.\r\n\r\n```bash\r\nollama run hf.co\u002FQwen\u002FQwQ-32B-GGUF:Q4_K_M # select one from Q8_0; Q6_K; Q5_K_M; Q5_0; Q4_K_M; Q4_0; Q3_K_M; Q2_K.\r\n# For modelscope User\r\nollama run modelscope.cn\u002FQwen\u002FQwQ-32B-GGUF:Q4_K_M\r\n```\r\n\r\nIf you're using Llama.cpp, you can run the model with the following command.  This example uses the ``Q4_K_M`` quantization:\r\n\r\n```bash\r\n.\u002Fllama-cli \\\r\n    --model QwQ-32B-GGUF\u002Fqwq-32b-q4_k_m.gguf \\\r\n    --threads 32 \\\r\n    --ctx-size 32768 \\\r\n    --seed 1234 \\\r\n    --temp 0.6 \\\r\n    --min-p 0.0 \\\r\n    --top-k 40 \\\r\n    --top-p 0.95 \\\r\n    -no-cnv \\\r\n    --samplers \"top_k;top_p;min_p;temperature;\" \\\r\n    --prompt \"\u003C|im_start|>user\\nHow many r's are in the word \\\"strawberry\\\"\u003C|im_end|>\\n\u003C|im_start|>assistant\\n\u003Cthink>\\n\"\r\n```\r\n\r\nYou can also consult [Unsloth's Guide](https:\u002F\u002Fdocs.unsloth.ai\u002Fbasics\u002Ftutorial-how-to-run-qwq-32b-effectively) to see if their approach meets your needs. (Thanks to the Unsloth team!)\r\n\r\n## Try QwQ with API\r\n\r\nIf you face issues in deploying QwQ, we encourage you to test our API service provided by [Alibaba Cloud Model Studio](https:\u002F\u002Fwww.alibabacloud.com\u002Fhelp\u002Fen\u002Fmodel-studio\u002Fdeveloper-reference\u002Fwhat-is-qwen-llm).\r\n\r\n\r\n```python\r\nfrom openai import OpenAI\r\nimport os\r\n\r\n# Initialize OpenAI client\r\nclient = OpenAI(\r\n    # If the environment variable is not configured, replace with your API Key: api_key=\"sk-xxx\"\r\n    # How to get an API Key：https:\u002F\u002Fhelp.aliyun.com\u002Fzh\u002Fmodel-studio\u002Fdeveloper-reference\u002Fget-api-key\r\n    api_key=os.getenv(\"DASHSCOPE_API_KEY\"),\r\n    base_url=\"https:\u002F\u002Fdashscope.aliyuncs.com\u002Fcompatible-mode\u002Fv1\"\r\n)\r\n\r\nreasoning_content = \"\"\r\ncontent = \"\"\r\n\r\nis_answering = False\r\n\r\ncompletion = client.chat.completions.create(\r\n    model=\"qwq-32b\",\r\n    messages=[\r\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"Which is larger, 9.9 or 9.11?\"}\r\n    ],\r\n    stream=True,\r\n    # Uncomment the following line to return token usage in the last chunk\r\n    # stream_options={\r\n    #     \"include_usage\": True\r\n    # }\r\n)\r\n\r\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 20 + \"reasoning content\" + \"=\" * 20 + \"\\n\")\r\n\r\nfor chunk in completion:\r\n    # If chunk.choices is empty, print usage\r\n    if not chunk.choices:\r\n        print(\"\\nUsage:\")\r\n        print(chunk.usage)\r\n    else:\r\n        delta = chunk.choices[0].delta\r\n        # Print reasoning content\r\n        if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content is not None:\r\n            print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)\r\n            reasoning_content += delta.reasoning_content\r\n        else:\r\n            if delta.content != \"\" and is_answering is False:\r\n                print(\"\\n\" + \"=\" * 20 + \"content\" + \"=\" * 20 + \"\\n\")\r\n                is_answering = True\r\n            # Print content\r\n            print(delta.content, end='', flush=True)\r\n            content += delta.content\r\n```\r\n\r\n## Citation\r\n\r\nIf you find our paper and code useful in your research, please consider giving a star :star: and citation :pencil: :)\r\n\r\n\r\n```BibTeX\r\n@misc{qwq32b,\r\n    title = {QwQ-32B: Embracing the Power of Reinforcement Learning},\r\n    url = {https:\u002F\u002Fqwenlm.github.io\u002Fblog\u002Fqwq-32b\u002F},\r\n    author = {Qwen Team},\r\n    month = {March},\r\n    year = {2025}\r\n}\r\n\r\n@article{qwen2.5,\r\n      title={Qwen2.5 Technical Report}, \r\n      author={An Yang and Baosong Yang and Beichen Zhang and Binyuan Hui and Bo Zheng and Bowen Yu and Chengyuan Li and Dayiheng Liu and Fei Huang and Haoran Wei and Huan Lin and Jian Yang and Jianhong Tu and Jianwei Zhang and Jianxin Yang and Jiaxi Yang and Jingren Zhou and Junyang Lin and Kai Dang and Keming Lu and Keqin Bao and Kexin Yang and Le Yu and Mei Li and Mingfeng Xue and Pei Zhang and Qin Zhu and Rui Men and Runji Lin and Tianhao Li and Tianyi Tang and Tingyu Xia and Xingzhang Ren and Xuancheng Ren and Yang Fan and Yang Su and Yichang Zhang and Yu Wan and Yuqiong Liu and Zeyu Cui and Zhenru Zhang and Zihan Qiu},\r\n      journal={arXiv preprint arXiv:2412.15115},\r\n      year={2024}\r\n}\r\n```\r\n\r\n\u003Cbr>\r\n","# QwQ\r\n\r\n\r\n\u003Cp align=\"center\">\r\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fqianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\u002FQwQ\u002FQwQ_logo.png\" width=\"400\"\u002F>\r\n\u003Cp>\r\n\r\n\u003Cp align=\"center\">\r\n        💜 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fchat.qwen.ai\u002F\">\u003Cb>通义千问聊天\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FQwen\u002FQwQ-32B\">Hugging Face\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Forganization\u002Fqwen\">魔搭社区\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp📑 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fqwenlm.github.io\u002Fblog\u002Fqwq-32b\u002F\">博客\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp\u003Cbr>\r\n🖥️ \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FQwen\u002FQwQ-32B-Demo\">演示\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp💬 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwen\u002Fblob\u002Fmain\u002Fassets\u002Fwechat.png\">微信\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🫨 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FCV4E9rpNSD\">Discord\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp📑 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.alibabacloud.com\u002Fhelp\u002Fen\u002Fmodel-studio\u002Fdeveloper-reference\u002Fwhat-is-qwen-llm\">API\u003C\u002Fa>&nbsp&nbsp\r\n\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\r\n## 简介\r\n\r\nQwQ 是通义千问系列中专注于推理能力的模型。与传统的指令微调模型不同，QwQ 凭借其先进的推理和批判性思维能力，在下游任务中表现出色，尤其在复杂问题解决方面表现突出。我们最新发布的 QwQ-32B 是一款中等规模的模型，能够与 DeepSeek-R1 和 o1-mini 等顶级推理模型相媲美，提供强大且具有竞争力的结果。\n\n**注意：** 在部署 QwQ 模型之前，请务必阅读 [使用指南](#usage-guidelines)，尤其是当您遇到 **无限循环或显著性能问题** 时。\n\n## 性能\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fqianwen-res.oss-accelerate-overseas.aliyuncs.com\u002Fqwq-32b-final.jpg\"\u002F>\r\n\r\n如需复现结果，请参阅 [我们的评估代码](.\u002Feval)。\n\n\n## 使用 HuggingFace 的 transformers 快速入门\n\nQwQ 基于 Qwen2.5，该版本已包含在最新的 HuggingFace `transformers` 中。我们建议您使用最新版本的 `transformers`。\n\n如果使用 `transformers\u003C4.37.0`，您可能会遇到以下错误：\n```\nKeyError: 'qwen2'\n```\n\n以下是一个包含 `apply_chat_template` 的代码片段，展示了如何加载分词器和模型，并生成内容。\n\n```python\nfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\nmodel_name = \"Qwen\u002FQwQ-32B\"\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    model_name,\n    torch_dtype=\"auto\",\n    device_map=\"auto\"\n)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\nprompt = \"单词 'strawberry' 中有多少个 r？\"\nmessages = [\n    {\"role\": \"user\", \"content\": prompt}\n]\ntext = tokenizer.apply_chat_template(\n    messages,\n    tokenize=False,\n    add_generation_prompt=True\n)\nmodel_inputs = tokenizer([text], return_tensors=\"pt\").to(model.device)\ngenerated_ids = model.generate(\n    **model_inputs,\n    max_new_tokens=32768\n)\ngenerated_ids = [\n    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)\n]\nresponse = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]\nprint(response)\n```\n\n\n## 使用指南\n\n为获得最佳性能，我们建议采用以下设置：\n\n1. **强制生成思考内容**：确保模型以“\u003Cthink>\\n”开头，以防止生成空的思考内容，这会降低输出质量。如果您使用 `apply_chat_template` 并设置 `add_generation_prompt=True`，此功能将自动实现，但可能会导致响应开头缺少 `\u003Cthink>` 标签。这是正常现象。\n\n2. **采样参数**：\n   - **我们推荐使用 Temperature=0.6、TopP=0.95、MinP=0、TopK=40，且不使用重复惩罚，以达到最佳性能。**\n   - 请勿在任何情况下使用贪婪解码！这会导致无限循环。\n   - 您可以将 TopK 值调整至 20 到 40 之间，以平衡过滤罕见词元和增强生成内容的多样性。\n   - 对于支持的框架，您可以将 `presence_penalty` 参数调整至 0 到 2 之间，以减少无限循环。然而，较高的值有时可能导致语言混杂，并略微降低性能。\n\n3. **历史记录中不含思考内容**：在多轮对话中，历史模型输出应仅包含最终输出部分，无需包含思考内容。此功能已在 `apply_chat_template` 中实现。\n\n4. **标准化输出格式**：我们建议在基准测试时使用提示来标准化模型输出。\n   - **数学问题**：在提示中加入“请逐步推理，并将最终答案放在 \\boxed{} 内。”\n   - **选择题**：在提示中添加以下 JSON 结构以标准化回答：“请在 `answer` 字段中仅填写选项字母，例如 `\\\"answer\\\": \\\"C\\\"`。”\n\n5. **处理长输入**：对于超过 8,192 个 token 的输入，启用 [YaRN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2309.00071)，以提高模型有效捕捉长序列信息的能力。\n\n    对于支持的框架，您可以在 `config.json` 中添加以下内容以启用 YaRN：\n    ```json\n    {\n        ...,\n        \"rope_scaling\": {\n            \"factor\": 4.0,\n            \"original_max_position_embeddings\": 32768,\n            \"type\": \"yarn\"\n        }\n    }\n    ```\n    在部署时，我们建议使用 vLLM。如果您不熟悉 vLLM，请参阅我们的 [文档](https:\u002F\u002Fqwen.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdeployment\u002Fvllm.html) 了解使用方法。\n    目前，vLLM 仅支持静态 YARN，这意味着缩放因子无论输入长度如何都保持不变，**可能会影响短文本的性能**。我们建议仅在需要处理长上下文时才添加 `rope_scaling` 配置。\n\n## Ollama 和 Llama.cpp\n\n要使用 Ollama 运行 Qwen\u002FQwQ-32B-GGUF 模型，请使用以下命令。\n\n```bash\nollama run hf.co\u002FQwen\u002FQwQ-32B-GGUF:Q4_K_M # 可选 Q8_0; Q6_K; Q5_K_M; Q5_0; Q4_K_M; Q4_0; Q3_K_M; Q2_K.\n# 对于魔搭用户\nollama run modelscope.cn\u002FQwen\u002FQwQ-32B-GGUF:Q4_K_M\n``` \n\n如果您使用 Llama.cpp，可以使用以下命令运行模型。本示例使用 ``Q4_K_M`` 量化：\n\n```bash\n.\u002Fllama-cli \\\n    --model QwQ-32B-GGUF\u002Fqwq-32b-q4_k_m.gguf \\\n    --threads 32 \\\n    --ctx-size 32768 \\\n    --seed 1234 \\\n    --temp 0.6 \\\n    --min-p 0.0 \\\n    --top-k 40 \\\n    --top-p 0.95 \\\n    -no-cnv \\\n    --samplers \"top_k;top_p;min_p;temperature;\" \\\n    --prompt \"\u003C|im_start|>user\\n单词 'strawberry' 中有多少个 r？\u003C|im_end|>\\n\u003C|im_start|>assistant\\n\u003Cthink>\\n\"\n``` \n\n您还可以参考 [Unsloth 的指南](https:\u002F\u002Fdocs.unsloth.ai\u002Fbasics\u002Ftutorial-how-to-run-qwq-32b-effectively) 来查看他们的方法是否符合您的需求。（感谢 Unsloth 团队！）\n\n## 使用 API 试用 QwQ\n\n如果您在部署 QwQ 时遇到问题，我们鼓励您试用由 [阿里云 Model Studio](https:\u002F\u002Fwww.alibabacloud.com\u002Fhelp\u002Fen\u002Fmodel-studio\u002Fdeveloper-reference\u002Fwhat-is-qwen-llm) 提供的 API 服务。\n\n\n```python\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\n# 初始化 OpenAI 客户端\nclient = OpenAI(\n    # 如果未配置环境变量，请将 api_key 替换为您的 API 密钥：api_key=\"sk-xxx\"\n    # 获取 API 密钥的方法：https:\u002F\u002Fhelp.aliyun.com\u002Fzh\u002Fmodel-studio\u002Fdeveloper-reference\u002Fget-api-key\n    api_key=os.getenv(\"DASHSCOPE_API_KEY\"),\n    base_url=\"https:\u002F\u002Fdashscope.aliyuncs.com\u002Fcompatible-mode\u002Fv1\"\n)\n\nreasoning_content = \"\"\ncontent = \"\"\n\nis_answering = False\n\ncompletion = client.chat.completions.create(\n    model=\"qwq-32b\",\n    messages=[\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"9.9 和 9.11 哪个更大？\"}\n    ],\n    stream=True,\n    # 取消注释以下行以在最后一个数据块中返回 token 使用情况\n    # stream_options={\n    #     \"include_usage\": True\n    # }\n)\n\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 20 + \"推理内容\" + \"=\" * 20 + \"\\n\")\n\nfor chunk in completion:\n    # 如果 chunk.choices 为空，则打印使用情况\n    if not chunk.choices:\n        print(\"\\n使用情况：\")\n        print(chunk.usage)\n    else:\n        delta = chunk.choices[0].delta\n        # 打印推理内容\n        if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content is not None:\n            print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)\n            reasoning_content += delta.reasoning_content\n        else:\n            if delta.content != \"\" and is_answering is False:\n                print(\"\\n\" + \"=\" * 20 + \"内容\" + \"=\" * 20 + \"\\n\")\n                is_answering = True\n            # 打印内容\n            print(delta.content, end='', flush=True)\n            content += delta.content\n```\n\n## 引用\n\n如果您在研究中发现我们的论文和代码很有用，请考虑给项目点赞 :star: 并引用 :pencil: ：\n\n\n```BibTeX\n@misc{qwq32b,\n    title = {QwQ-32B：拥抱强化学习的力量},\n    url = {https:\u002F\u002Fqwenlm.github.io\u002Fblog\u002Fqwq-32b\u002F},\n    author = {通义实验室团队},\n    month = {三月},\n    year = {2025}\n}\n\n@article{qwen2.5,\n      title={Qwen2.5 技术报告}, \n      author={An Yang、Baosong Yang、Beichen Zhang、Binyuan Hui、Bo Zheng、Bowen Yu、Chengyuan Li、Dayiheng Liu、Fei Huang、Haoran Wei、Huan Lin、Jian Yang、Jianhong Tu、Jianwei Zhang、Jianxin Yang、Jiaxi Yang、Jingren Zhou、Junyang Lin、Kai Dang、Keming Lu、Keqin Bao、Kexin Yang、Le Yu、Mei Li、Mingfeng Xue、Pei Zhang、Qin Zhu、Rui Men、Runji Lin、Tianhao Li、Tianyi Tang、Tingyu Xia、Xingzhang Ren、Xuancheng Ren、Yang Fan、Yang Su、Yichang Zhang、Yu Wan、Yuqiong Liu、Zeyu Cui、Zhenru Zhang、Zihan Qiu},\n      journal={arXiv 预印本 arXiv:2412.15115},\n      year={2024}\n}\n```\r\n\r\n\u003Cbr>","# QwQ 快速上手指南\n\nQwQ 是通义千问系列中专注于推理能力的模型，擅长处理复杂问题解决任务。最新发布的 QwQ-32B 在性能上可与 DeepSeek-R1 和 o1-mini 等顶级推理模型媲美。\n\n## 环境准备\n\n*   **系统要求**：支持 Linux、macOS 或 Windows（建议使用 Linux 以获得最佳兼容性）。\n*   **Python 版本**：建议 Python 3.8 及以上。\n*   **核心依赖**：\n    *   `transformers` >= 4.37.0（低于此版本会报错 `KeyError: 'qwen2'`）。\n    *   `torch` (PyTorch)。\n    *   `accelerate` (用于自动设备映射)。\n*   **显存建议**：运行 QwQ-32B 全精度模型建议显存大于 64GB；若使用量化版本（如 GGUF），可根据量化等级降低显存需求。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 pip 安装最新版的 `transformers` 以兼容 QwQ 模型架构。\n\n```bash\npip install -U transformers accelerate torch\n```\n\n若需使用 Ollama 或 llama.cpp 运行量化版本，请分别参考其官方文档进行安装。国内用户可通过 ModelScope 获取模型文件以加速下载。\n\n## 基本使用\n\n### 方法一：使用 Hugging Face Transformers (Python)\n\n以下代码展示了如何加载模型并进行推理。**注意**：QwQ 需要特定的采样参数以避免重复输出，且推荐开启思维链（Think）模式。\n\n```python\nfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\n\n# 指定模型名称，国内用户也可使用 ModelScope 路径\nmodel_name = \"Qwen\u002FQwQ-32B\"\n\n# 加载模型\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    model_name,\n    torch_dtype=\"auto\",\n    device_map=\"auto\"\n)\n\n# 加载分词器\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\n\n# 构建提示词\nprompt = \"How many r's are in the word \\\"strawberry\\\"\"\nmessages = [\n    {\"role\": \"user\", \"content\": prompt}\n]\n\n# 应用聊天模板，add_generation_prompt=True 会自动处理 \u003C|im_start|> 等标记\ntext = tokenizer.apply_chat_template(\n    messages,\n    tokenize=False,\n    add_generation_prompt=True\n)\n\n# 编码输入\nmodel_inputs = tokenizer([text], return_tensors=\"pt\").to(model.device)\n\n# 生成响应\n# 关键参数设置：Temperature=0.6, TopP=0.95, TopK=40, MinP=0\n# 严禁使用 Greedy decoding (do_sample=False)，否则会导致无限重复\ngenerated_ids = model.generate(\n    **model_inputs,\n    max_new_tokens=32768,\n    do_sample=True,\n    temperature=0.6,\n    top_p=0.95,\n    top_k=40,\n    min_p=0.0\n)\n\n# 解码输出\ngenerated_ids = [\n    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)\n]\nresponse = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]\n\nprint(response)\n```\n\n### 方法二：使用 Ollama (命令行)\n\nOllama 提供了便捷的量化模型运行方式，支持直接从 HuggingFace 或 ModelScope 拉取。\n\n```bash\n# 从 HuggingFace 拉取并运行 (推荐 Q4_K_M 量化版)\nollama run hf.co\u002FQwen\u002FQwQ-32B-GGUF:Q4_K_M\n\n# 国内用户推荐从 ModelScope 拉取\nollama run modelscope.cn\u002FQwen\u002FQwQ-32B-GGUF:Q4_K_M\n```\n\n### 方法三：使用 API (阿里云百炼)\n\n若本地部署困难，可直接调用阿里云提供的 API 服务。\n\n```python\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nclient = OpenAI(\n    api_key=os.getenv(\"DASHSCOPE_API_KEY\"), # 替换为您的 API Key\n    base_url=\"https:\u002F\u002Fdashscope.aliyuncs.com\u002Fcompatible-mode\u002Fv1\"\n)\n\ncompletion = client.chat.completions.create(\n    model=\"qwq-32b\",\n    messages=[\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"Which is larger, 9.9 or 9.11?\"}\n    ],\n    stream=True\n)\n\nfor chunk in completion:\n    if chunk.choices:\n        delta = chunk.choices[0].delta\n        # 打印推理过程内容\n        if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content:\n            print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)\n        # 打印最终回答内容\n        elif delta.content:\n            print(delta.content, end='', flush=True)\n```\n\n### 关键使用建议\n\n1.  **采样参数**：务必设置 `temperature=0.6`, `top_p=0.95`, `top_k=40`。**不要**使用贪婪解码（Greedy decoding），否则会产生无限重复。\n2.  **思维标签**：模型默认会以 `\u003Cthink>` 开始输出推理过程。在使用 `apply_chat_template` 时，这一行为已自动处理。\n3.  **长文本支持**：若输入超过 8,192 tokens，建议在配置中启用 YaRN (`rope_scaling`) 以提升长上下文理解能力。\n4.  **多轮对话**：历史记录中只需保留最终回答部分，无需包含 `\u003Cthink>` 内部的推理过程。","某金融科技公司的数据分析师正面临一项紧急任务：需要从数千份非结构化的信贷审批备注中，精准提取隐含的逻辑矛盾并生成风险评估报告。\n\n### 没有 QwQ 时\n- **逻辑推理薄弱**：通用大模型难以理解备注中复杂的因果链条（如“收入高但流水异常”），常给出表面化结论，漏掉关键风险点。\n- **陷入死循环**：在处理长文本推理时，模型容易陷入无意义的重复输出，导致程序报错或资源浪费，需人工频繁干预重启。\n- **缺乏思维过程**：直接输出结果而无法展示推导步骤，分析师无法验证结论的可信度，不敢直接用于风控决策。\n- **参数调优困难**：为避免胡言乱语被迫使用贪婪解码（Greedy decoding），反而加剧了内容重复问题，陷入两难境地。\n\n### 使用 QwQ 后\n- **深度逻辑拆解**：QwQ 自动启动 `\u003Cthink>` 思维链模式，逐步拆解复杂信贷逻辑，精准识别出隐藏的欺诈模式，准确率显著提升。\n- **稳定高效输出**：遵循官方推荐的采样参数（Temperature=0.6, TopK=40），QwQ 彻底消除了无限重复现象，批量处理任务流畅无阻。\n- **透明推导路径**：生成的回复包含完整的思考过程，分析师可清晰追溯风险判定的依据，大幅降低了人工复核成本。\n- **智能参数适配**：无需手动规避陷阱，QwQ 在特定采样设置下自然平衡了输出的多样性与严谨性，完美适配专业场景。\n\nQwQ 凭借专有的强推理架构，将原本不可靠的文本分析变成了可解释、高可信的智能风控助手。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FQwenLM_QwQ_b40eada7.png","QwenLM","Qwen","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FQwenLM_4756c6c9.png","Alibaba Cloud's general-purpose AI models",null,"qianwen_opensource@alibabacloud.com","Alibaba_Qwen","https:\u002F\u002Fqwen.ai\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM",[86],{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Python","#3572A5",100,525,25,"2026-04-02T10:43:32","Apache-2.0","未说明","需要 GPU 以支持 device_map=\"auto\"，具体型号和显存取决于量化版本（如 GGUF Q4_K_M 可降低需求），未明确指定 CUDA 版本","未说明（取决于模型大小和量化等级，32B 模型全精度通常需要 64GB+，量化后可降低）",{"notes":98,"python":94,"dependencies":99},"1. 必须使用 transformers 4.37.0 及以上版本，否则报错 'KeyError: qwen2'。2. 严禁使用 Greedy 解码（Temperature=0），会导致无限重复；推荐参数：Temperature=0.6, TopP=0.95, TopK=40。3. 处理超过 8192 token 的长文本时，需在配置中启用 YaRN (rope_scaling)。4. 模型输出通常包含思考过程，多轮对话历史中只需保留最终回答部分。5. 支持通过 Ollama 或 llama.cpp 运行 GGUF 量化版本以降低硬件门槛。",[100,101,102,103,104],"transformers>=4.37.0","torch","vLLM (推荐用于部署)","Ollama (可选)","llama.cpp (可选)",[15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:13:15.470270",[109,114,118,123,128],{"id":110,"question_zh":111,"answer_zh":112,"source_url":113},12965,"QwQ-32B 模型原生支持的上下文长度是多少？配置文件显示 128k 但文档显示 32k，以哪个为准？","关于上下文长度的准确性取决于评估场景：\n1. QwQ-32B 主要在约 8k 历史 + 32k 生成（总共 40k 上下文）的任务上进行评估。\n2. 其基座模型在无 YaRN 时评估为 32k 上下文，开启 YaRN 后评估为 128k 上下文。\n3. 经验表明，QwQ-32B 可以生成远超 32k 且连贯的输出，但这部分尚未经过彻底评估。\n结论：config.json 中的 128k 是开启特定技术（如 YaRN）后的潜力，而 README 中的 32k 是默认稳定评估值。性能表现比“原生”定义更关键。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwQ\u002Fissues\u002F2",{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":113},12966,"如何在 vLLM 中部署 QwQ-32B 以支持 64k 上下文长度？","在 vLLM 中部署 QwQ-32B 以支持 64k 上下文的建议如下：\n1. 如果您的所有查询都在 32k 以内：直接部署模型，无需启用 YaRN。\n2. 如果您的查询接近 64k：必须启用 YaRN，并将缩放因子（factor）设置为 2。\n注意：启用 YaRN 可能会影响较短文本的性能表现。",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},12967,"使用 vLLM 部署 Qwen3-235B 模型时，输出速率仅为 20-30 tokens\u002Fs，这正常吗？","该问题在提供的 Issue 数据中暂无官方回复或解决方案。通常 235B 大模型在多卡部署下的吞吐量受显存带宽、并行策略及 vLLM 版本配置影响较大。建议检查 vLLM 的 tensor_parallel_size 设置是否与显卡数量匹配，并确认是否启用了针对大模型的优化参数（如 enable_chunked_prefill）。由于缺乏具体答复，此条目仅记录现象供参考。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwQ\u002Fissues\u002F32",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},12968,"为什么无法复现 QwQ-32B 在 LiveCodeBench 上的官方成绩？","该问题指出当前仓库中的 LiveCodeBench 评估代码可能存在缺陷，导致无法复现官方结果，而使用官方 LiveCodeBench 仓库的代码则正常。目前该 Issue 暂无维护者回复，建议暂时使用官方 LiveCodeBench 仓库提供的评估脚本进行测试，以确保结果的一致性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwQ\u002Fissues\u002F10",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},12969,"是否有 QwQ-32B 官方 AWQ 量化版本的评测分数？","该 Issue 询问了官方发布的 AWQ 量化版本 QwQ-32B 的性能得分。目前该问题暂无维护者回复，具体的量化评测分数需等待官方后续更新或查看模型卡片（Model Card）的最新版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwQ\u002Fissues\u002F8",[]]