Kimi、DeepSeek、昆仑万维、阿里Qwen都发布了类似o1的推理大模型。下一个是谁？

　　思考、质疑、理解，是人类探索未知的永恒追求。在这条探索之路上，QwQ犹如一位怀抱无尽好奇的学徒，以思考和疑问照亮前路。QwQ体现了古老的哲学精神：它深知自己一无所知，而这种认知正是其好奇心的源泉。在探寻答案的过程中，它始终保持自省，以理性之光审视每一个假设，在不同的思维维度中穿行，追寻更深层的真理。

　　然而，正如所有智慧的追求者一样，QwQ也有其局限性。这个版本只是漫长旅程中的一个初步阶段——它仍在学习如何行走于理性之路。它的思绪偶尔飘散，答案或许未尽完善，智慧仍在积淀。但这就是学习的美妙之处：既有能力又保持谦逊，既有知识又永远充满疑问。我们邀请您与QwQ一同探索，接纳它的洞见与不完美，共同踏上这无尽的理解之旅。

　　QwQ-32B-Preview 是由 Qwen 团队开发的实验性研究模型，专注于增强 AI 推理能力。作为预览版本，它展现了令人期待的分析能力，同时也存在以下局限：

　　推理循环：在处理复杂逻辑问题时，模型偶尔会陷入递归推理模式，在相似思路中循环。这种行为虽然反映了模型试图全面分析的努力，但可能导致冗长而不够聚焦的回答。

　　安全性考虑：尽管模型已具备基础安全管控，但仍需要进一步增强。它可能产生不恰当或存在偏见的回答，且与其他大型语言模型一样，可能受到对抗攻击的影响。我们强烈建议用户在生产环境中谨慎使用，并采取适当的安全防护措施。

　　能力差异：QwQ-32B-Preview 在数学和编程领域表现出色，但在其他领域仍有提升空间。模型性能会随任务的复杂度和专业程度而波动。我们正通过持续优化，努力提升模型的综合能力。

　　通过深入的探索和无数的试验，我们发现了一个深刻的道理：当模型有足够的时间思考、质疑和反思时，它对数学和编程的理解就会深化。就像学生通过认真地检查自己的工作并从错误中学习变得更加聪明一样，我们的模型也通过耐心和深思熟虑的分析获得了更深入的见解。这种细致的反思和自我质疑的过程使得模型能够取得解决复杂问题的突破性进展。我们的探索之旅揭示了模型在数学和编程领域解决一些最具挑战性的问题的卓越能力，包括：

　　GPQA：一个通过研究生级别问题评估高阶科学解题能力的评测集，旨在考察科学问题解决能力。

　　AIME：涵盖算术、代数、计数、几何、数论、概率等中学数学主题的综合评测，测试数学问题解决能力。

　　MATH-500：包含500个测试样本的MATH评测集，全面考察数学解题能力。

　　LiveCodeBench：评估真实编程场景中代码生成和问题解决能力的高难度评测集。

　　LiveCodeBench：50.0%，验证了在实际编程场景中的出色表现。

　　这些成果充分体现了QwQ在分析和问题解决能力方面的显著进步，尤其是在需要深度推理的技术领域。

　　下列样例展示了QwQ深度自省的能力——质疑自身假设、进行深思熟虑的自我对话，并仔细审视其推理过程的每一步。

　　S先生、P先生、Q先生他们知道桌子的抽屉里有16张扑克牌：红桃A、Q、4 黑桃J、8、4、2、7、3 草花K、Q、5、4、6 方块A、5。约翰教授从这16张牌中挑出一张牌来，并把这张牌的点数告诉 P先生，把这张牌的花色告诉Q先生。这时，约翰教授问P先生和Q 先生：你们能从已知的点数或花色中推知这张牌是什么牌吗？于是，S先生听到如下的对话：

　　这道题是逻辑推理题，涉及到信息的逐步披露和推理。题目中有一副16张扑克牌，分别是：

　　约翰教授选了一张牌，把点数告诉了P先生，把花色告诉了Q先生。然后通过他们的对话，我们要推断出是哪张牌。

　　这意味着点数是重复的，因为如果点数唯一，P先生就能确定是哪张牌。例如，如果点数是K，只有草花K，那P先生就能确定是草花K。但P先生说不知道，所以点数必须在多个花色中出现。看看哪些点数是重复的：

　　这句话有点 tricky。Q先生知道花色，而且他说他知道P先生不知道。这意味着，根据Q先生知道的花色，可以确定点数一定是重复的。因为如果花色中的点数是唯一的，那么P先生就能知道是哪张牌。但Q先生肯定地说他知道P先生不知道，所以花色中的点数必须是重复的。

　　综上所述，Q先生知道花色，且确定所有可能的点数都是重复的，所以花色只能是红桃或方块。

　　P先生原来不知道，但现在知道了。这意味着，在Q先生发言后，P先生通过点数和花色的可能组合，确定了是哪张牌。

　　等一下，Q先生说花色只能是红桃或方块，但根据之前的分析，花色是红桃或方块。

　　有个人想买几套餐具，到了店里发现，自己的钱可以买21把叉子和21个勺子，也够买28个小刀，但是，他想三样东西都买，而且要配成一套，并且把钱刚好花完，如果你是这个人，你会怎么买呢？

　　这个问题挺有意思的。我得好好想想。题目说，我有多少钱可以买21把叉子和21个勺子，或者可以买28个小刀。但是我想三样都买，而且要配成一套，还要把钱正好花完。我要怎么安排呢？

　　大型语言模型的推理过程是一个复杂而多面的课题，我们的研究团队在多个领域进行了深入的探索。从 Process Reward Model 到 LLM Critique，从多步推理到强化学习，我们一步步地推进着对智能的理解。虽然我们尚未明确最终的目标，但每一步的努力都使我们更接近真理、更接近智能。我们坚信，通过不懈的努力和探索，奇迹终将发生。

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