QwQ-32B-Previewは、Qwenチームによって開発された実験的な研究モデルであり、人工知能の推論能力の向上を目指しています。このモデルは有望な分析能力を示していますが、いくつかの重要な制約も存在します。数学とプログラミングにおいては優れた性能を示しますが、常識的な推論や微妙な言語理解においては改善の余地があります。このモデルはTransformersアーキテクチャを採用しており、325億個のパラメータ、64層、40個のAttentionヘッド（GQA）を備えています。製品背景情報によると、QwQ-32B-PreviewはQwen2.5-32Bモデルをベースにさらに開発されており、より深層的な言語理解と生成能力を備えています。