QwQ-32B

QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

Producto ComúnProductividadInferenciaGeneración de texto

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QwQ-32B es un modelo de inferencia de la serie Qwen, que se centra en la capacidad de pensamiento e inferencia para problemas complejos. Destaca en tareas posteriores, especialmente en la resolución de problemas difíciles. Este modelo se basa en la arquitectura Qwen2.5, ha sido optimizado mediante preentrenamiento y aprendizaje por refuerzo, cuenta con 32.500 millones de parámetros y admite el procesamiento de una longitud de contexto completa de 131.072. Sus principales ventajas incluyen una potente capacidad de inferencia, una eficiente capacidad de procesamiento de textos largos y opciones de implementación flexibles. Este modelo es adecuado para escenarios que requieren un pensamiento profundo e inferencia compleja, como la investigación académica, la asistencia en programación y la escritura creativa.

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QwQ-32B

QwQ-32B Situación del tráfico más reciente

QwQ-32B Tendencia de visitas

QwQ-32B Distribución geográfica de las visitas

QwQ-32B Fuentes de tráfico

QwQ-32B Alternativas

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

HuatuoGPT-o1-8B — Modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia para el ámbito médico

Deepthought-8B — Modelo de inferencia pequeño basado en LLaMA-3.1 8B, que permite una inferencia de IA transparente y controlable.

Llama-3.3-70B-Instruct — Modelo lingüístico extenso multilingüe de 70 mil millones de parámetros

Llama-3.2-1B — Modelo lingüístico grande multilingüe

AI21-Jamba-1.5-Mini — Modelo de IA de alta eficiencia para el procesamiento de textos largos

Phi-3.5-MoE-instruct — Modelo de IA ligero y multilingüe que admite la generación y la inferencia de texto largo.

FlashAttention — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

Llama-3 8B Instruct 262k — Modelo de generación de texto de alto rendimiento desarrollado por el equipo de Gradient AI.

Gemma-2b — Modelo de lenguaje preentrenado de código abierto lanzado por Google.

Megatron-LM — Investigación continua sobre el entrenamiento a gran escala de modelos Transformer

Google Vision Transformer — Modelo de reconocimiento de imágenes basado en Transformer

Generador Firecrawl LLMs.txt — Herramienta para generar archivos de texto integrados en sitios web para el entrenamiento e inferencia de LLM

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

ART — Una técnica de transformador de área anónima para la generación de imágenes transparentes multicapa variables.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

Gemini 2.0 Flash-Lite — Gemini 2.0 Flash-Lite es un modelo de lenguaje eficiente, optimizado para el procesamiento de textos largos y diversas aplicaciones.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

Magma-8B — Magma-8B es un modelo de IA multimodal desarrollado por Microsoft que puede procesar entradas de imagen y texto y generar salidas de texto.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.