QwQ-32B-Preview é um modelo de pesquisa experimental desenvolvido pela equipe Qwen, com o objetivo de melhorar a capacidade de raciocínio da inteligência artificial. O modelo demonstra capacidades analíticas promissoras, mas também apresenta limitações importantes. Apresenta excelente desempenho em matemática e programação, mas ainda há espaço para melhorias em raciocínio de senso comum e compreensão sutil da linguagem. O modelo utiliza a arquitetura transformers, com 32,5 bilhões de parâmetros, 64 camadas e 40 cabeças de atenção (GQA). Informações de contexto do produto indicam que o QwQ-32B-Preview é um desenvolvimento posterior do modelo Qwen2.5-32B, com compreensão e capacidade de geração de linguagem mais profundas.