QwQ-32B-Preview ist ein experimentelles Forschungsmodell des Qwen-Teams, das darauf abzielt, die Schlussfolgerungsfähigkeiten künstlicher Intelligenz zu verbessern. Das Modell zeigt vielversprechende analytische Fähigkeiten, weist aber auch einige wichtige Einschränkungen auf. Es zeichnet sich in Mathematik und Programmierung aus, benötigt jedoch Verbesserungen in Bereichen wie Common-Sense-Schlussfolgerungen und feingliedriger Sprachverständnisses. Das Modell verwendet die Transformers-Architektur mit 32,5 Milliarden Parametern, 64 Schichten und 40 Attention Heads (GQA). Hintergrundinformationen zeigen, dass QwQ-32B-Preview auf dem Qwen2.5-32B-Modell basiert und über ein tiefergehendes Sprachverständnis und -generierungsfähigkeit verfügt.