QWQ-32B vs Deepseek-R1 : 671B 모델에 대한 32B 모델

대형 언어 모델 (LLM)의 세계에서는 더 큰 모델이 본질적으로 더 잘 수행된다는 가정이 있습니다. Qwen은 최근 최신 모델 인 QWQ-32B를 소개하여 매개 변수가 상당히 적음에도 불구하고 대규모 DeepSeek-R1의 직접 경쟁자로 배치했습니다. 이것은 매력적인 질문을 제기합니다. 단지 320 억 개의 매개 변수를 가진 모델이 6 억 6 천억의 거대에 대항 할 수 있습니까? 이에 답하기 위해 실제 성능을 평가하기 위해 논리적 추론, 수학적 문제 해결 및 프로그래밍 문제의 세 가지 중요한 영역에서 QWQ-32B 대 DeepSeek-R1 비교를 수행 할 것입니다.

목차

• QWQ-32B : 주요 기능 및 액세스 방법
  • QWQ-32B의 주요 특징
  • QWQ-32B에 액세스하는 방법?
• DeepSeek-R1 : 주요 기능 및 액세스 방법
  • DeepSeek-R1의 주요 기능
  • DeepSeek-R1에 액세스하는 방법?
• QWQ-32B vs DeepSeek-R1 : 응용 프로그램 기반 비교
  • 과제 1 : 논리적 추론
  • 작업 2 : 수치 문제
  • 작업 3 : 프로그래밍 문제
  • 전반적인 분석
• QWQ-32B vs DeepSeek-R1 : 벤치 마크 비교
• QWQ-32B vs DeepSeek-R1 : 모델 사양
• 결론
• 자주 묻는 질문

QWQ-32B : 주요 기능 및 액세스 방법

QWQ-32B는 효율적인 언어 모델의 상당한 발전을 나타내며, 혁신적인 교육 접근 방식과 건축 설계를 통해 훨씬 더 큰 모델에 도전하는 기능을 제공합니다. 강화 학습 (RL) 스케일링은 대규모 매개 변수 계수없이 모델 인텔리전스를 극적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

이제 주요 기능을 살펴 보겠습니다.

QWQ-32B의 주요 특징

1. 강화 학습 최적화 : QWQ-32B는 보상 기반의 다단계 교육 프로세스를 통해 RL 기술을 활용합니다. 이를 통해 일반적으로 훨씬 더 큰 모델과 관련된 더 깊은 추론 기능이 가능합니다.
2. 탁월한 수학 및 코딩 기능 : RL 교육 프로세스의 첫 단계에서 QWQ-32B는 수학적 문제에 대한 정확도 검증 자와 코드 실행 서버를 사용하여 기능적 정확성을 평가했습니다.
3. 포괄적 인 일반 기능 : QWQ-32B는 일반 기능 향상에 중점을 둔 추가 RL 단계를 받았습니다. 이 단계는 일반 보상 모델과 규칙 기반 검증자를 모두 사용하여 지시, 인적 선호도와의 정렬 및 에이전트 성능을 향상 시켰습니다.
4. 에이전트 기능 : QWQ-32B는 고급 에이전트 관련 기능을 통합하여 도구를 활용하고 환경 피드백에 따라 추론을 적용하면서 비판적으로 생각할 수 있습니다.
5. 경쟁력있는 성능 : 320 억 개의 매개 변수가 있음에도 불구하고 QWQ-32B는 DeepSeek-R1과 비교할 수있는 성능을 달성하는데, 이는 6,710 억 매개 변수 (370 억 개의 활성화)를 보유하고 있습니다.

이러한 모든 기능은 잘 구현 된 RL이 모델 크기의 비례 적 증가없이 모델 기능을 크게 향상시킬 수있는 방법을 보여줍니다.

QWQ-32B에 액세스하는 방법?

QWQ-32B 모델에 액세스하는 3 가지 방법이 있습니다.

1. 포옹 얼굴

QWQ-32B는 Apache 2.0 라이센스에 따라 포옹 얼굴에서 사용할 수 있으므로 연구원과 개발자가 액세스 할 수 있습니다.

2. QWQ 채팅

보다 직접 인터페이스를 원하는 사용자의 경우 QWQ-32B에 QWEN 채팅 웹 사이트를 통해 액세스 할 수 있습니다.

3. API 통합

개발자는 사용 가능한 API를 통해 QWQ-32B를 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다. 현재 Alibaba Cloud에서 호스팅됩니다.

DeepSeek-R1 : 주요 기능 및 액세스 방법

DeepSeek-R1은 수학 추론, 코딩 및 복잡한 문제 해결과 같은 작업에 대한 새로운 표준을 설정하여 언어 모델에서 중요한 단계입니다. DeepSeek-R1은 고급 설계 및 훈련 방법을 통해 대형 모델이 도전적인인지 작업을 효과적으로 처리 할 수 ​​있음을 증명합니다. 이 모델의 주요 기능과 교육 과정이 어떻게이를 촉진하는지 살펴 보겠습니다.

DeepSeek-R1의 주요 기능

• 혁신적인 규모 및 아키텍처 : DeepSeek-R1은 대규모 6,710 억 파라미터 아키텍처로 작동하지만 작동 중에 370 억 파라미터 만 활성화됩니다. 이 효율적인 설계는 계산 요구의 균형을 강력한 기능으로 균형을 이룹니다.
• 강화 학습 접근 방식 : 감독 된 미세 조정 (SFT)에 크게 의존하는 전통적인 모델과 달리 DeepSeek-R1은 순수한 강화 학습 (RL) 교육 방법론을 사용합니다. 이 결과 기반 피드백 메커니즘을 통해 모델은 문제 해결 전략을 지속적으로 개선 할 수 있습니다.
• 다단계 교육 프로세스 : DeepSeek-R1의 개발은 정교한 다단계 교육 프로세스를 따릅니다.
  • 초기 교육은 정확도 검증기를 사용한 수학적 추론 및 코딩 능력에 중점을 둡니다 .
  • 코드 실행 서버는 생성 된 솔루션의 기능을 검증합니다 .
  • 후속 단계는 특수한 강점을 유지하면서 일반적인 기능을 향상시킵니다 .
• 우수한 수학적 추론 및 프로그래밍 기능 : DeepSeek-R1은 정확한 문제 해결 및 다중 단계 계산을위한 계산 검증자를 활용하고 고급 코드 생성을위한 코드 실행 서버를 활용합니다.
• 에이전트 기반 기능 : 이 모델에는 외부 도구와 상호 작용하고 환경 피드백에 따라 추론 프로세스를 조정할 수있는 에이전트 기능이 통합되어 있습니다.
• 오픈-중량 프레임 워크 : 규모와 기능에도 불구하고 DeepSeek-R1은 연구 및 개발 목적을위한 광범위한 접근성을 보장하는 오픈-가이트 프레임 워크 하에서 제공됩니다.

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DeepSeek-R1에 액세스하는 방법?

4 가지 방법으로 DeepSeek-R1에 액세스 할 수 있습니다.

1. 포옹 얼굴 통합

DeepSeek-R1은 기본 모델과 특수 변형 모두에 완벽하게 액세스 할 수있는 포옹을 통해 쉽게 구할 수 있습니다.

2. Github 저장소

공식 DeepSeek Github 저장소는 모델 구현, 교육 방법론 및 기술 문서를 호스팅합니다. 개발자와 연구원은 여기에서 미리 훈련 된 모델에 액세스 할 수 있습니다.

3. DeepSeek-R1

보다 직접적인 인터페이스를 원하는 사용자의 경우 웹 사이트를 통해 DeepSeek-R1에 액세스 할 수 있습니다.

4. API 통합

개발자는 사용 가능한 API를 사용하여 DeepSeek-R1을 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다. 현재 DeepSeek의 인프라에서 호스팅됩니다.

QWQ-32B vs DeepSeek-R1 : 응용 프로그램 기반 비교

이제이 두 모델의 기능을 이해 했으므로 실제 사용 사례에 대해 테스트합시다. 이 테스트를 통해 QWQ의 강화 학습 최적화가 DeepSeek의 스케일 이점에 맞을 수 있는지 확인하는 것을 목표로합니다.

이 비교를 위해, 우리는 QWQ-32B 및 DeepSeek-R1의 세 가지 주요 응용 프로그램, 즉 추론 작업, 수치 문제 및 프로그래밍 문제를 테스트합니다. 두 모델 모두 각 테스트마다 동일한 프롬프트를 받으므로 출력과 실제 기능을 직접 비교할 수 있습니다. 이 평가는 특정 작업에서 어떤 모델이 더 잘 수행되는지 식별하는 데 도움이됩니다.

과제 1 : 논리적 추론

이 과제는 AI의 논리적 추론, 패턴 인식 및 추론 기술, 구조화 된 사고, 의사 결정 및 문제 해결에 중요한 기술을 평가합니다.

프롬프트 : “8 명 A, B, C, D, E, F, G 및 H는 각각의 중앙을 향한 원탁 테이블에 앉아 있습니다. D는 F의 왼쪽에서 2 위, H의 오른쪽은 F의 오른쪽에 두 번째입니다. H. C의 오른쪽은 B의 오른쪽에서 세 번째 인 이웃이 아닙니다.

QWQ-32B에 의한 응답

DeepSeek-R1에 의한 응답

비교 분석

Deepseek-R1	QWQ-32B
이 모델은 좌석 퍼즐을 해결하는 데 매우 빠르고 효율적이었습니다. 위치 1에 H를 배치하고 시계 방향으로 바깥으로 작업하여보다 간결한 방법론을 사용했습니다. 응답은 정답을 선불 한 다음 소형 총알 포인트에 대한 정리를 제공하는 스타일의 설명을 보여주었습니다.	이 모델은 퍼즐을 해결하는 데 시간이 걸렸습니다. 위치 1에서 F부터 시작하여 완전한 문장으로 자세한 단계별 분석을 걸어 모든 조건을 철저히 검증 한 후 끝에 대한 답변을 저장했습니다.

검토

다른 추론 스타일에도 불구하고 두 모델 모두 정답을 주었다. Deepseek의 접근 방식은 더욱 응축되고 효율적이었고 QWQ는 더 이야기적이고 설명 지향적이었습니다. 또한 DeepSeek은 QWQ보다 더 빨리 답변을 전달했습니다.

평결 : 이 작업에서 DeepSeek은 시간이 적은 시간에 정답을 제공하여 잘 수행했습니다.

작업 2 : 수치 문제

이 과제는 실제 물리학 및 엔지니어링 문제를 해결할 때 AI의 수학적 추론, 공식 응용 및 정확도를 평가합니다.

프롬프트 : “고정식 소스는 주파수 FO = 492Hz의 사운드를 방출합니다. 소리는 2ms 전력의 속도로 -1에서 2ms 전력으로 접근하는 큰 차량으로 반사됩니다. 반사 신호는 원본에 의해 수신되고 원본으로 정복됩니다. HZ에서 결과의 비트 주파수는 무엇입니까?

QWQ-32B에 의한 응답

DeepSeek-R1에 의한 응답

비교 분석

Deepseek-R1	QWQ-32B
이 모델은 응답을 빠르게 생성 할 수있었습니다. 그것의 설명은 더 간결했으며 분수 332/328 ~ 83/82를 단순화하는 유용한 중간 단계가 포함되었습니다. 이로 인해 492 × 83/82 = 498 Hz의 최종 계산이 더 투명 해졌습니다.	이 모델은 문제 설명을 이해하고 응답을 생성하는 데 시간이 걸렸습니다. 원래 주파수 및 속도 비율 측면에서 비트 주파수에 대한 일반화 된 표현식을 도출하고 492 × 4/328 = 6Hz를 직접 계산하는 것이 더 공식적인 접근법이 필요했습니다.

검토

DeepSeek-R1 및 QWQ-32B는 도플러 효과 문제를 해결하는 데있어 물리학에 대한 강력한 지식을 보여주었습니다. 모델은 도플러 효과를 두 번 적용하면서 비슷한 접근법을 따랐다. 먼저, 먼저 정지 소스에서 사운드를받는 관찰자로서, 그리고 자동차를 사운드를 반영하는 움직이는 소스로서. 둘 다 6Hz의 비트 주파수에 올바르게 도착했으며 DeepSeek은 더 빨리 수행합니다.

평결 : 이 과제의 경우 DeepSeek은 시간이 적은 시간에 정답을 제공함에 따라 더 잘 수행함에 따라 저의 승리자입니다.

작업 3 : 프로그래밍 문제

이 작업은 AI의 코딩 능력, 창의성 및 요구 사항을 기능 웹 디자인으로 변환하는 능력을 평가합니다. HTML, CSS 및 애니메이션의 기술을 테스트하여 대화식 시각 효과를 만듭니다.

프롬프트 : “불꽃 주위에 스파크가있는 촛불을 밝힌 정적 웹 페이지를 만듭니다”

QWQ-32B에 의한 응답

DeepSeek-R1에 의한 응답

비교 분석

Deepseek-R1	QWQ-32B
이 모델은 처리 속도와 기본 렌더링 기능에서 더 나은 기능을 보여주었습니다. 그 반응은 더 빠르지 만 화염이있는 촛불을 만들면서 불꽃 주위의 스파크를 생략함으로써 요구 사항을 부분적으로 충족시켰다.	QWQ는 시각화의 위치 결함에도 불구하고 상세한 요구 사항에 대한 더 나은 준수를 보여 주었다. 구현에는 느리지 만 프롬프트에 지정된 스파크가 포함되었지만 화염이 상단이 아닌 양초의 맨 아래에 잘못 배치 된 위치 오류가 발생했습니다.

검토

전반적으로, 모델은 프롬프트의 모든 측면을 완전히 만족시키지 못했습니다. DeepSeek 우선 순위 가속 및 기본 구조는 QWQ가 정확도와 응답 시간을 희생하여 기능 완전성에 더 중점을 두었습니다.

평결 : 나는 DeepSeek의 반응이 내가 준 프롬프트와 더 일치한다는 것을 알았습니다.

전반적인 분석

측면	Deepseek-R1	QWQ-32B
논리적 추론 (좌석 퍼즐)	✅	❌
수치 문제 (도플러 효과)	✅	❌
프로그래밍 (조명 촛불 및 스파크가있는 웹 페이지)	✅	❌

최종 평결

DeepSeek-R1은 속도, 효율성 및 간결한 추론이 필요한 시나리오에 더 나은 선택으로 나타납니다. 이로 인해 빠른 의사 결정이 중요한 실시간 응용 프로그램이나 환경에 적합합니다. 반면에 QWQ-32B는 특히 포괄적 인 설명 또는 요구 사항에 대한 엄격한 준수를 요구하는 작업에 상세하고 구조적이며 체계적인 접근이 필요할 때 바람직합니다. 어느 모델도 모든 작업에서 완전히 정확하지 않습니다. 그리고 선택은 속도 또는 깊이가 우선 순위인지에 달려 있습니다.

QWQ-32B vs DeepSeek-R1 : 벤치 마크 비교

QWQ-32B 및 DeepSeek-R1은 수학적 추론, 코딩 능력 및 일반적인 문제 해결에서의 기능을 평가하기 위해 여러 벤치 마크에서 평가됩니다. 비교에는 AIME24 (수학 추론), LiveCodeBench 및 LiveBench (코딩 능력), IFEVAL (기능 평가) 및 BFCL (논리적 추론 및 복잡한 작업 처리)의 결과가 포함됩니다.

다음은 프론티어 추론 모델의 라이브 벤치 점수입니다. QWQ-32B는 비용의 1/10에 대해 DeepSeek-R1과 O3-Mini 사이에서 점수를 얻음을 보여줍니다.

주요 테이크 아웃

• 수학적 추론 : QWQ-32B와 DeepSeek-R1은 거의 동일한 성능을 보여줍니다. 그들은 정밀성과 효율성으로 수학적 문제를 처리하는 데있어 작은 모델을 훨씬 능가합니다.
• 코딩 능력 : DeepSeek-R1은 LiveCodebench에서 약간의 우위를 차지하여 강력한 프로그래밍 기능을 보여줍니다. 한편 QWQ-32B는 LiveBench에서 더 나은 성능을 발휘하여 우수한 실행 정확도와 디버깅 신뢰성을 나타냅니다.
• 실행 및 기능 (IFEVAL) : DeepSeek-R1은 기능적 정확도가 약간 이어져 코드 실행 및 복잡한 프로그램 검증에서 예상 결과를 더 잘 준수합니다.
• 논리적이고 복잡한 문제 해결 (BFCL) : QWQ-32B는 더 강력한 논리적 추론 기술과 복잡한 다단계 문제 해결 작업을 처리하는 성능을 향상시킵니다.

전반적으로, 두 모델 모두 경쟁이 치열하지만 QWQ-32B는 논리적 추론과 광범위한 코딩 신뢰성에 탁월하지만 DeepSeek-R1은 실행 정확도와 수학적 엄격함에 이점이 있습니다.

QWQ-32B vs DeepSeek-R1 : 모델 사양

두 모델의 모든 측면을 기반으로하는 기능의 간결한 목록은 다음과 같습니다.

특징	QWQ-32B	Deepseek-R1
이미지 입력 ​​지원	아니요	예
웹 검색 기능	더 강력한 실시간 검색	제한된 웹 검색
응답 속도	약간 느리게	더 빠른 상호 작용
이미지 생성	아니요	아니요
추론 강도	강한	강한
텍스트 생성	텍스트에 최적화되었습니다	텍스트에 최적화되었습니다
계산 요구 사항	낮은 (32b 매개 변수)	더 높은 (671b 매개 변수)
전반적인 속도	모든 작업에서 더 빠릅니다.	느리지 만 더 상세합니다.
추론에 대한 접근	간결하고 구조적이며 효율적입니다.	체계적이고 단계별이며 철저합니다.
정확성	높지만 때로는 세부 사항을 놓치게됩니다.	높지만 사소한 실행 오류를 소개 할 수 있습니다.
가장 좋습니다	빠른 의사 결정, 실시간 문제 해결 및 체계적인 효율성.	자세한 설명, 체계적 검증 및 요구 사항에 대한 엄격한 준수가 필요한 작업.

결론

DeepSeek-R1과 QWQ-32B의 비교는 AI 모델의 속도와 상세한 추론 간의 트레이드 오프를 강조합니다. DeepSeek-R1은 효율성이 뛰어나 종종 간결하고 구조화 된 접근 방식으로 빠른 응답을 제공합니다. 이로 인해 빠른 문제 해결 및 직접적인 답변이 우선 순위를 정하는 작업에 적합합니다. 대조적으로, QWQ-32B는보다 체계적이고 철저한 접근 방식을 취하며 때로는 속도 비용에 따라 상세한 단계별 추론과 지침 준수에 중점을 둡니다.

두 모델 모두 강력한 문제 해결 기능을 보여 주지만 다른 요구를 충족시킵니다. 최적의 선택은 효율성의 우선 순위 또는 포괄적 인 추론에 관계없이 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

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자주 묻는 질문

Q1. 어떤 모델이 더 빠르고, DeepSeek-R1 또는 QWQ-32B입니까?

A. DeepSeek-R1은 일반적으로 QWQ-32B보다 훨씬 더 많은 매개 변수를 가지고 있음에도 불구하고 더 빠른 응답을 제공합니다. 그러나 응답 속도는 작업의 복잡성에 따라 다를 수 있습니다.

Q2. 모델이 이미지 입력 ​​처리를 지원합니까?

A. 예, DeepSeek-R1은 이미지 입력 ​​처리를 지원하는 반면 QWQ-32B에는 현재이 기능이 없습니다.

Q3. 이러한 모델이 실시간 웹 검색을 수행 할 수 있습니까?

A. QWQ-32B는 DeepSeek-R1에 비해 더 나은 웹 검색 기능을 가지고 있으며, 이는 실시간 정보 검색에 더 많은 제한이 있습니다.

Q4. 이 모델은 프로그래밍 작업을 어떻게 처리합니까?

A. 두 모델 모두 코드를 생성 할 수 있지만 구현은 정확성, 효율성 및 프롬프트 사양에 대한 준수가 다릅니다. QWQ-32B는 종종보다 상세하고 구조화 된 응답을 제공하는 반면 DeepSeek-R1은 속도와 효율성에 중점을 둡니다.

Q5. 사용 사례를 위해 어떤 모델을 선택해야합니까?

A. 선택은 요구 사항에 따라 다릅니다. 이미지 입력 ​​지원과 더 빠른 응답 시간이 필요한 경우 DeepSeek-R1이 바람직합니다. 웹 검색 기능과 리소스 효율성이 더 중요하다면 QWQ-32B가 더 나은 옵션 일 수 있습니다.

위 내용은 QWQ-32B vs Deepseek-R1 : 671B 모델에 대한 32B 모델의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!