Qwen/QwQ-32B 是一款先进的推理模型，旨在通过开源和开放科学推动人工智能的发展。与传统的指令调优模型相比，QwQ 能够进行更深层次的思考和推理，在下游任务中表现出色，尤其是在解决复杂问题时。

QwQ-32B的核心功能有哪些？

* **类型**: 因果语言模型 * **参数数量**: 32.5B * **层数**: 64 * **注意力头数**: Q 40，KV 8 * **上下文长度**: 131,072 个标记 * **训练阶段**: 预训练与后训练（监督微调和强化学习）

QwQ-32B的使用案例有哪些？

* **文本生成**: 适用于各种文本生成任务。 * **对话系统**: 可用于构建智能对话机器人。 * **复杂问题解决**: 在数学和逻辑推理方面表现优异。

如何使用QwQ-32B？

使用以下代码加载模型和生成内容： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/QwQ-32B" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto" ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) prompt = "How many r's are in the word \"strawberry\"" messages = [ {"role": "user", "content": prompt} ] text = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True ) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) generated_ids = model.generate( **model_inputs, max_new_tokens=32768 ) response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response) ```