Analyse des performances entre QWQ-32B et Deepseek-R1 et comment exécuter QWQ-32B localement sur votre machine

Avez-vous déjà souhaité pouvoir intégrer un modèle d’IA à gros cerveau dans une configuration plus compacte – quelque chose qui ne nécessite pas une ferme de serveurs colossaux ou un portefeuille sans fond? C’est précisément là que QWQ-32B entre dans la scène. C’est une machine maigre, méchante et en résolution de problèmes qui rivalise étonnamment contre les prétendants aux poids lourds comme Deepseek-R1. Cette conversation sur «l’analyse des performances entre QWQ-32B et Deepseek-R1 et comment exécuter QWQ-32B localement sur votre machine» est sur le point de devenir vivant.

Dans un monde qui éclate de Modèles de grande langueil est facile de supposer que plus grand signifie toujours mieux. Mais QWQ-32B réfute cette hypothèse avec le style. Avec seulement 32 milliards de paramètres, il frappe au-dessus de sa catégorie de poids, allant de côté avec Deepseek-R1 – un modèle de paramètre de 671 milliards de mammouth. Prêt à plonger? Démêlons les subtilités de ces deux merveilles d’IA, voyons comment elles s’accumulent en performances et apprenons à faire fonctionner QWQ-32B sur votre machine locale.

L’article est décrit dans les sections suivantes:

INTRODUCTION COMPRENDRE QWQ-32B 2.1 Caractéristiques clés de QWQ-32B 2.1.1 Optimisation d’apprentissage du renforcement 2.1.2 Capacités avancées de mathématiques et de codage 2.1.3 Instruction améliorée après 2.1.4 Raisonnement basé sur l’agent 2.1.5 Longueur de contexte étendu… Lisez le blog complet gratuitement sur Medium.

Publié via Vers l’IA