QwQ-32B-Preview est un modèle de recherche expérimental développé par l'équipe Qwen, conçu pour améliorer les capacités de raisonnement de l'intelligence artificielle. Ce modèle présente des capacités d'analyse prometteuses, mais présente également des limites importantes. Il excelle en mathématiques et en programmation, mais nécessite des améliorations en matière de raisonnement commun et de compréhension nuancée du langage. Ce modèle utilise une architecture transformers, avec 32,5 milliards de paramètres, 64 couches et 40 têtes d'attention (GQA). Les informations contextuelles indiquent que QwQ-32B-Preview est un développement basé sur le modèle Qwen2.5-32B, offrant une compréhension et une génération du langage plus approfondies.