Революция в ИИ: Alibaba представляет QwQ - модель, превосходящая ожидания

---

Alibaba представила новую модель QwQ, которая, несмотря на скромные 32 миллиарда параметров, превосходит более крупные модели в математике, кодировании и других задачах. Использование усиленного обучения и дополнительной верификации позволило QwQ достигнуть впечатляющих результатов. В статье рассматриваются тесты модели, её сильные и слабые стороны, а также инструкции по установке и настройке.

Революция в ИИ: Alibaba представляет QwQ - модель, превосходящая ожидания

В мире искусственного интеллекта (ИИ) постоянно появляются новые решения, которые меняют наше представление о возможностях машинного обучения. Одним из таких новаторских проектов является новая модель от Alibaba - QwQ. Несмотря на то, что она имеет всего 32 миллиарда параметров, что значительно меньше, чем у некоторых конкурентов, QwQ демонстрирует выдающиеся результаты в математике, кодировании и других задачах, опережая даже более крупные модели.

Что такое QwQ и как она работает?

QwQ - это результат усилий команды Alibaba по созданию компактной, но мощной модели, способной решать сложные задачи. В основе её работы лежит усиленное обучение (reinforcement learning), которое позволяет модели улучшать свои навыки пошагового рассуждения. Это достигается за счет награждения модели за правильные ответы, что способствует более точным и эффективным решениям.

Однако, что делает QwQ особенно интересной, так это интеграция дополнительных механизмов верификации. Команда Alibaba внедрила так называемый верификатор точности и сервер выполнения кода, которые гарантируют, что награды присуждаются только за правильные математические решения и функциональный код. Это позволяет модели достигать результатов, сопоставимых с более крупными моделями, а в некоторых случаях даже превосходить их.

Тестирование QwQ: результаты и сравнения

Для оценки эффективности QwQ были проведены различные тесты, охватывающие широкий спектр задач - от общего знания до пространственного рассуждения и математики. Тесты проводились в двух конфигурациях: с использованием полной модели на платформе Hugging Face и с квантизированной 4-битной версией на GPU с 24 ГБ памяти (Nvidia 3090 или AMD Radeon RX 7900XTX).

В большинстве случаев QwQ показала результаты, сравнимые с моделями, имеющими значительно больше параметров, такими как DeepSeek R1 с 671 миллиардом параметров. Однако, особенно выделяется её способность решать сложные логические, кодировочные и математические задачи.

Пространственное рассуждение

Одним из интересных тестов стало пространственное рассуждение, проведенное с использованием проекта AlphaMaze от Homebrew Research. QwQ успешно справилась с тремя тестами, демонстрируя способность находить путь в лабиринте, представленном в текстовом формате. Это подтверждает её высокую эффективность в задачах, требующих пошагового анализа и решения.

Генерация кода

Особое внимание привлекла способность QwQ генерировать рабочий код с первой попытки - так называемый one-shot тест. Модель смогла создать работающие версии классических игр, таких как Pong и Breakout, используя библиотеку pygame в Python. Однако, с более сложными играми, такими как Asteroids, возникли некоторые трудности, что указывает на ограничения модели в обработке сложных графических и игровых механик.

Для тех, кто интересуется геймингом, стоит отметить, что существует специализированная сборка НайсОС.Игры, которая предназначена для геймеров и поддерживает роллинг-релизы, обеспечивая актуальность и высокую производительность.

Математика

Хотя QwQ способна решать математические задачи, её эффективность в этом аспекте оставляет желать лучшего. Для решения простых уравнений модель требует значительного времени и большого количества токенов, что делает её менее практичной по сравнению с традиционными калькуляторами. Однако, при подключении к Python-калькулятору время решения значительно сокращается, что указывает на потенциал модели при использовании дополнительных инструментов.

Настройка и установка QwQ

Для тех, кто хочет попробовать QwQ самостоятельно, процесс установки и настройки может показаться сложным, но вполне выполнимым. Модель требует GPU с достаточным объемом памяти - не менее 24 ГБ. Для установки и запуска QwQ рекомендуется использовать Ollama, который позволяет легко загружать и запускать модели на потребительском оборудовании.

Для пользователей Linux установка Ollama осуществляется с помощью простой команды:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

После установки Ollama необходимо запустить его с дополнительными флагами для оптимизации использования памяти:

OLLAMA_FLASH_ATTENTION=true OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q4_0 ollama serve

Затем можно загрузить модель QwQ и создать её кастомную версию с оптимизированными параметрами:

ollama pull qwq ollama create qwq-fixed

Для тех, кто предпочитает использовать QwQ в интерфейсе, похожем на ChatGPT, рекомендуется ознакомиться с руководством по развертыванию модели с использованием Open WebUI в Docker контейнере.

Заключение

QwQ от Alibaba - это яркий пример того, как можно создать эффективную модель ИИ, используя инновационные подходы к обучению и верификации. Несмотря на некоторые ограничения, QwQ демонстрирует потенциал для решения сложных задач и может стать ценным инструментом для разработчиков и исследователей. Для тех, кто заинтересован в использовании российских технологий, стоит обратить внимание на НайсОС - перспективный Linux-дистрибутив, который может стать отличной платформой для запуска и тестирования таких моделей.