QwQ-32B — Чат-бот на основе нейросети онлайн

СГЕНЕРИРУЙ РЕФЕРАТ, КУРСОВУЮ И ДИПЛОМ

Со скидкой 5%

QwQ-32B

Нейросеть QwQ-32B. Пример работы
Фотография автора

ML-инженер и автор блога

Сфера:

LLM

Задача:

Написать текст

Тип преобразования:

Текст в Текст

Условия использования:

Бесплатные

Поделиться:
Как оплатить зарубежный сервис?

Нет зарубежной банковской карты? Вы можете выгодно оплатить подписку на иностранный сервис с помощью GetPayAll с минимальной комиссией на рынке. Назовите менеджеру промокод neural для получения скидки 30% на комиссию при первой оплате.
Компания работает как с физическими, так и с юридическими лицами. Помимо оплаты зарубежных сервисов, предлагается выпуск индивидуальной карты с возможностью пополнения.

QwQ-32B — нейросеть от компании Alibaba. Языковая модель была обучена на крупной базе текста из 18 триллионов токенов. Нейросеть поддерживает более 29 языков, обладает контекстным окном 131 тыс. токенов и предлагает функцию рассуждений (reasoning). Модель доступна в нескольких вариантов с различным количеством параметров.

Особенности QwQ-32B:

  1. Рассуждение. QwQ-32B — новая большая языковая модель (LLM) с функцией рассуждений. Данная особенность повышает точность нейросети на задачах, связанных с логикой, например, математикой и программированием. Согласно утверждениям Alibaba, QwQ-32B достигает показателей производительности, сравнимых с Deepseek R1 и Open AI o1-mini.
  2. Контекст. Новая модель имеет контекстное окно 131,072 токенов, что позволяет извлекать информацию из текста большой длины. QwQ-32B генерирует до 8000 токенов за раз. Были улучшены способности в понимании структурированных данных и генерации JSON.
  3. Языковая поддержка. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, китайский, английский. французский, испанский, португальский, немецкий.
  4. Архитектура. Для позиционного кодирования модель использует Rotary Position Embeddings (RoPE), который эффективно обрабатывает информацию о позиции слов в тексте. Архитектура также включает в себя функции Switched Gated Linear Unit (SwiGLU), повышающие эффективность обработки данных, и Root Mean Square Normalization (RMSNorm), улучшающую стабильность обучения. Дополнительно QwQ-32B применяет смещение Attention Query-Key-Value Bias (Attention QKV bias), что способствует более точной обработке контекстуальных связей между элементами текста. 
  5. Открытая модель. Любой пользователь может загрузить модель с Github. Доступны вариации с различным количеством параметров: 0,5B, 1,5B, 3B, 7B, 14B, 32B и 72B. С требованиями к памяти графических процессоров и пропускной способностью можно ознакомиться здесь.

QwQ-32B доступна бесплатно.

Похожие нейросети

DeepSeek R1-превью

DeepSeek R1

DeepSeek R1 - большая языковая модель, использующая цепочки рассуждений. Нейросеть показывает высокие результаты в задачах по математике и программированию. Доступна генерация ответа с учетом информации из интернета. Доступен API, совместимый с моделями OpenAI, но намного дешевле.

Minimax-01-превью

Minimax-01

Minimax-01 - языковая модель с контекстным окном 4 млн токенов. Модель выполняет обработку текстовых документов, изображений и способна выполнить поиск информации в интернете. Несмотря на огромное контекстное окно, модель отлично запоминает данные всей последовательности.

Qwen Chat-превью

Qwen Chat

Qwen Chat - интерфейс в виде чат-бота для взаимодействия с моделями семейства Qwen. Нейросети способы ответить на вопросы по документам, анализировать изображения и решить сложные задачи по программированию и математике. Можно использовать несколько моделей одновременно для сравнения ответов.

Groq-превью

Groq

Groq - бесплатный чат-бот на основе нейросетей Mixtral 8x7B-32k и Llama 2 70B-4k. Сервис использует LPU, который многократно ускоряет вывод больших языковых моделей. Groq генерирует примерно 250 токенов в секунду, что в разы превосходит скорость моделей от OpenAI. Предоставляет API, совместимый с OpenAI API, позволяя легко переключиться с него.