还在羡慕大佬们动辄千亿参数的大模型？还在苦恼本地电脑跑不动那些“吞金兽”级别的 AI？ 今天，搬主题就给你带来一个好消息！ 阿里云 Qwen 团队最近放了个大招，发布了他们最新的研究成果 QwQ-32B 推理模型！ 这款模型厉害在哪儿呢？ 区区 320 亿参数，QwQ-32B性能竟然能硬刚 6710 亿参数的 DeepSeek-R1！ 我的天，这简直就是 AI 界的“小钢炮”，性价比直接拉满！并且要求不高，直接在消费级显卡上就可以运行，比如本地显卡为3090，直接部署就可以使用了，这里搬主题介绍一下本地一键安装部署阿里云通义千问QwQ-32B图文教程。硬核实力派：32B 参数干翻千亿级大模型，强化学习功不可没！可别小看这 320 亿参数，阿里云 Qwen 团队为了 QwQ-32B 可谓是下了苦功夫。 他们采用了 大规模强化学习技术，就像给模型打了“鸡血”一样，直接把 QwQ-32B 的智能水平提升了一个档次！ 用官方的话说，这叫 “技术突破性地提升了语言模型的智能水平”。有多牛呢？ 数据说话！ QwQ-32B 不仅 远超 同门师兄弟 DeepSeek-R1-Distill-Qwen32B（同样基于 QWen32B 训练出来的蒸馏模型），而且 直接叫板 DeepSeek-R1！ 要知道 DeepSeek-R1 可是个参数巨兽，拥有 6710 亿参数 (激活参数也有 370 亿)！ QwQ-32B 能以小博大，性能匹敌千亿级模型，这 强化学习 的威力，真是让人不得不服！更令人惊喜的是，QwQ-32B 在 数学推理、编程能力和通用智能 三大核心能力维度都表现出色：数学推理： 能像福尔摩斯一样，通过逻辑链分解复杂问题，轻松求解。编程能力： 代码生成、调试优化，双管齐下，程序员的好帮手！通用智能： 整合工具调用和环境反馈机制，学会 “看眼色行事”，动态调整推理策略，更像真人！基准测试更是亮瞎眼：GSM8K 数学数据集准确率高达 98.7%，HumanEval 编程测试斩获 89.3 分！ 这数据，直接超越同规模模型一大截，简直是 “开挂” 了！嫌麻烦可以直接使用阿里云的在线体验链接：https://www.aliyun.com/product/tongyi其中QwQ32b模型每天免费100万token。本地部署 YYDS！告别高价 API，一块 24G 显卡就够了！重点来了！ 阿里云 Qwen 团队这次真是把 “开源 & 轻量化” 的精神贯彻到底！ QwQ-32B 不仅开源，还 极其友好地支持本地部署！ 你没听错，不用动辄几张 A100，一块 24G 显存的显卡就能跑起来！ 这门槛，简直低到尘埃里了！“不是 671 亿参数玩不起，而是 32B 更有性价比！” 这句话简直说出了广大 AI 爱好者的心声！ 本地部署 QwQ-32B，告别高昂的 API 调用费用，数据安全和隐私也更有保障，简直不要太香！5 分钟极速体验！ Ollama + Chatbox 一键部署教程，小白也能轻松上手！说了这么多，心动了吗？ 别担心部署太复杂，搬主题这就手把手教你，5 分钟搞定 QwQ-32B 本地部署！ 不敲代码、不买课、不买会员，只需简单几步，就能体验 320 亿参数大模型的强大魅力！测试环境：CPU: Intel 10900k内存: 128G DDR4 3600MHz显卡: Nvidia 3090 24G 显存操作系统： Windows 11部署方案： Ollama + Chatbox （简单粗暴，新手友好！）科普时间（老司机请跳过）：Ollama： 一款 开源的大语言模型本地部署神器！ 它最大的优点就是 “纯纯简单”！ 安装超方便，一条命令就能启动和操作各种开源大模型！ 简直是小白福音！本地部署超详细教程：第一步：安装 Ollama（比装原神还简单！）访问 Ollama 官网： www.ollama.com下载安装包： 根据你的操作系统选择对应的安装包（搬主题这里以 Windows 为例）。一键安装： 双击安装包，一路 “Next”，简直比安装 “原神” 还简单！详细过程如下下载好了后直接点击安装。 这个阶段不要做任何修改，一路默认设置就好。当安装结束后先验证一下是否装成功。打开 windows 的命令行 CMD, 输入 ollama -v，看到输出 ollama version is 0.5.13 那就证明 OK。第二步：拉取 QwQ-32B直接去 Ollama 网站下载即可。Ollama 的 QWQ 模型页面: https://ollama.com/library/qwq坑点预警：官网下载需要魔法，否则速度堪比蜗牛（推荐用国内镜像）提供了好几个不同模型版本，比如 32b， 32b-fp16，q4_K_M, q8_0, fp16 这些指的是模型精度。这里的 q4 指的是 4bit 量化，q8 指的是 8bit 量化，fp16 就是原版模型。因为量化都是有损的，只要把握数字越小，模型体积越小，所以模型能力会更弱这个逻辑就行。所以 q4 就是 QwQ32b 家族中，体积最小，性能有可能是最弱的那个（不排除 8bit 量化也都差不多的效果）。我们部署就选用 32b-q4_K_M，选用它的原因很简单， 因为 3090 的 24G 显存只能装下这个模型。Ollama 的模型包本质上是一个 微服务镜像，类似云端的模型即服务（MaaS），但设计为本地离线运行。这样，你就完全不用考虑和底层硬件、python 依赖等等这些麻烦的问题。里面包括模型 checkpoint、配置文件、运行时的环境（依赖库、推理引擎）、其他组件等等，提供了运行模型的一切，都打包好了。这里你可以理解成这是大模型的 APP Store，和手机里下载应用是一样的简单。区别这里不是下载按钮，而是在命令行 CMD 中输入如下指令，开始下载模型。ollama pull qwq:32b-q4_K_M 如果一切顺利，就会开始正式下载模型。请做好心理准备，下载时间会比较长。等模型下载完成后，在 CMD 中输入下面的指令加载模型并运行，就可以开始和 Qwen QwQ 32B 模型对话。ollama run qwq:32b-q4_K_M 看下对话效果——可以看到，已经成功地提问对话了。虽然 Ollama 提供了交互页面，但是是程序员风格的，虽然在我眼里是最美的，但是追求美颜的小伙还需要下载一个页面美工——第三步：安装前端交互工具 Chatbox这种工具的选择有很多，有 Chatbox、Cherry Studio、 Open-WebUI 等等。我选用了 chatbox，页面长这个样——其中 Open-WebUI 于 QwQ 的官网页面最为接近，这是因为 QwQ 的官网也是拿 Open-WebUI 魔改的。(🤣)Chatbox 的网站: https://chatboxai.app/zh请大家自行安装，这里就不赘述了。安装完成后，需要进行如下设置：点击设置在上图 2 中的位置选择 OLLAMA API3 的位置会自动配置好上图中的内容。点击 4 确定。配置完成后，你的主界面就会和下图一样:点击红框处选择 qwq:32b-q4_K_M 模型，就可以在箭头处开始和属于你的 QwQ 模型对话了。到此，整个本地部署全部完成。看看部署效果如何上面已经问过「9.9 和 9.11 谁大」的问题，已经可以使用了。但为了不失严谨性，我们将会对 QwQ-32b_q4_K_M本地模型、QwQ-32b官网模型 进行简单对比，看看能复刻多少效果。直接上题：题目一: 银行金库里的小偷有一个小偷费劲力气进入到了银行的金库里。在金库里他找到了一百个箱子，每一个箱子里都装满了金币。不过，只有一个箱子里装的是真的金币，剩下的 99 个箱子里都是假的。真假金币的外形和质感完全一样，任何人都无法通过肉眼分辨出来。它们只有一个区别：真金币每一个重量为 101 克，而假金币的重量是 100 克。在金库里有一个电子秤，它可以准确地测量出任何物品的重量，精确到克。但很不幸的是，这个电子秤和银行的报警系统相连接，只要被使用一次就会立刻失效。请问，小偷怎么做才能只使用一次电子秤就找到装着真金币的箱子呢？这是一个小学奥数难度的题，我猜这他们应该都没问题，但没准也会阴沟里翻船呢，对吧 ?先看官网 QwQ-32B的答案：回答很准确,没什么可以挑剔的。然后是上面我本地的 QwQ-32b_q4_K_M:这个视频没有进行任何加速，可以看到，在发送的一瞬间，就立马开始输出。比官网爽太多了！第一题没有分出胜负， 加大难度！！题目二: 池塘取水假设有一个池塘，里面有无穷多的水。现有 2 个空水壶，容积分别为 5 升和 6 升。问题是如何只用这 2 个水壶从池塘里取得 3 升的水。官网 QwQ-32B的答案：下面是本地的 QwQ-32b_q4_K_M:可以看到，本地版也成功的给出了两种不同的方法。题目三: 编程题本地部署大模型用来作为编程助手是一个比较大的需求。对于当前大模型的能力来说，Leetcode 这类普通的面试题应该可以秒杀。所以直接给他们上难度。编写一个 Python 程序，展示一个球在旋转的六边形内弹跳。球应受到重力和摩擦力的影响，并且必须以逼真的方式从旋转的墙壁上弹回。官网 QwQ-32B：一把过。而且对物理规律的把握非常准确。很难让人相信这是一个只有 32B 参数的模型。我们再看看本地的 QwQ-32b_q4_K_M 的表现：这次非常遗憾，没有完全输出答案就中断了。吐了 3、4 分钟之后，就卡住了，之后也没再输出。应该是显存不足了，大模型推理的过程会慢慢吞噬显存，到一定长度后就爆了。尤其是长文本和复杂任务推理的时候。而且，QwQ32b 模型有一个特点就是会输出超长的思考过程，动不动几万字 token，官网使用卡住了就大概率就是爆了。上面这三道测试题，虽然不具备严谨的统计意义，但可以很直观的让大家感受到本地部署的 QwQ 32b 模型能力。一句话总结就是，对于普通难度的问题，与官网没有太大区别。对于某些超级难的问题，本地模型还是有些困难。但本地部署模型的那种让你随时都能用，不需要排队等待的那种爽感，可不是在线模型能够带给你的。最后总结还在羡慕大佬们玩转各种 AI 大模型？ 还在为高昂的 API 费用和复杂的部署流程发愁？ 现在，阿里云通义千问 QwQ-32B 给你一个 零门槛、低成本、高性能 的全新选择！ 5 分钟本地轻松部署，一块 24G 显卡就能搞定！ 快来下载 Ollama + Chatbox，亲自体验 320 亿参数 “性价比之王” 的魅力吧！ AI 大模型，其实离我们每个人都很近！
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