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Java調(diào)用QwQ實(shí)戰(zhàn),32B模型對(duì)標(biāo)DeepSeek R1滿血版

人工智能
QwQ-32B 作為阿里巴巴 Qwen 團(tuán)隊(duì)的最新推理型大模型,在多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上全面超越 DeepSeek R1 的 671 能力基準(zhǔn)。

QwQ-32B: 高效推理大模型

概述

QwQ-32B 是阿里巴巴 Qwen 團(tuán)隊(duì)基于 Qwen2.5 架構(gòu)研發(fā)的先進(jìn)大語言模型,專為高性能推理任務(wù)設(shè)計(jì)。本文檔介紹 QwQ-32B 的性能優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用實(shí)踐,幫助開發(fā)者快速了解并應(yīng)用這一前沿模型。

性能表現(xiàn)

QwQ-32B 性能對(duì)比圖QwQ-32B 性能對(duì)比圖

根據(jù)阿里巴巴官方自己的基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)(X平臺(tái)及技術(shù)白皮書),QwQ-32B 在多項(xiàng)核心能力指標(biāo)上均展現(xiàn)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì):

能力維度

評(píng)測(cè)基準(zhǔn)

QwQ-32B

DeepSeek-R1

性能優(yōu)勢(shì)

數(shù)學(xué)推理

AIME24

79.74

79.13

+0.61

代碼生成

LiveCodeBench

73.54

72.91

+0.63

綜合推理

LiveBench

82.1

81.3

+0.8

指令跟隨

IFEval

85.6

84.9

+0.7

安全合規(guī)

BFCI

92.4

91.8

+0.6

資源效率突破

QwQ-32B 在保持高性能的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了顯著的資源效率突破:

  • DeepSeek-R1:需要超過 1,500 GB 的 vRAM 才能運(yùn)行(16 塊 Nvidia A100 GPU)
  • QwQ-32B:僅需 24 GB 的 vRAM,可在單 GPU(如 Nvidia H100)上運(yùn)行

這一突破性進(jìn)展使 QwQ-32B 能夠在消費(fèi)級(jí)硬件上高效部署,大幅降低了應(yīng)用門檻和運(yùn)營成本。

快速上手指南

Ollama 環(huán)境部署

QwQ-32B 模型已正式登陸 Ollama 模型庫,開發(fā)者可通過以下步驟快速體驗(yàn):

# 查看可用模型列表
$ ollama ls
NAME        ID             SIZE    MODIFIED
qwq:latest  cc1091b0e276   19 GB   17 minutes ago

# 啟動(dòng)模型交互
$ ollama run qwq:latest
>>> 請(qǐng)用java實(shí)現(xiàn)快速排序算法

Java 應(yīng)用集成

通過兼容 QwQ 的 deepseek4j 庫,可輕松將模型能力集成到 Java 應(yīng)用中:

Maven 依賴配置

<dependency>
  <groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
  <artifactId>deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>1.4.5</version>
</dependency>

應(yīng)用配置

deepseek:
  base-url: http://127.0.0.1:11434/v1
  model: qwq:latest
  api-key: local-key

基礎(chǔ)調(diào)用示例

@Autowired
private DeepSeekClient deepSeekClient;

@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);
}

Java 集成效果Java 集成效果

函數(shù)調(diào)用能力

QwQ-32B 作為專注推理的大模型,令人振奮地支持 Function Calling 能力(該特性在 DeepSeek-R1 中尚未實(shí)現(xiàn))。這使模型能夠主動(dòng)調(diào)用外部工具進(jìn)行邏輯推演,大幅拓展了 AI 推理的應(yīng)用邊界。

Function Calling 示例Function Calling 示例

天氣查詢示例

以下代碼演示了如何讓 QwQ-32B 模型調(diào)用天氣查詢工具函數(shù):

@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
    // 定義天氣查詢函數(shù)
    Function WEATHER_FUNCTION = Function.builder()
            .name("get_current_weather")
            .description("Get the current weather in a given location")
            .parameters(JsonObjectSchema.builder()
                    .properties(new LinkedHashMap<String, JsonSchemaElement>() {{
                        put("location", JsonStringSchema.builder()
                                .description("The city name")
                                .build());
                    }})
                    .required(asList("location", "unit"))
                    .build())
            .build();

    // 將 Function 轉(zhuǎn)換為 Tool
    Tool WEATHER_TOOL = Tool.from(WEATHER_FUNCTION);

    // 創(chuàng)建請(qǐng)求
    ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
            .model("Qwen/QwQ-32B")  // 指定模型
            .addUserMessage(prompt)
            .tools(WEATHER_TOOL)    // 添加工具函數(shù)
            .build();

    // 發(fā)送請(qǐng)求并獲取響應(yīng)
    ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request).execute();

    // 獲取工具調(diào)用信息
    AssistantMessage assistantMessage = response.choices().get(0).message();
    ToolCall toolCall = assistantMessage.toolCalls().get(0);

    // 解析函數(shù)調(diào)用參數(shù)
    FunctionCall functionCall = toolCall.function();
    String arguments = functionCall.arguments();  // 例如: {"location": "北京"}

    // 執(zhí)行函數(shù)獲取結(jié)果
    Map map = Json.fromJson(arguments, Map.class);
    String weatherResult = map.get("location") + "氣溫 20°";

    // 創(chuàng)建工具消息
    ToolMessage toolMessage = ToolMessage.from(toolCall.id(), weatherResult);

    // 繼續(xù)對(duì)話
    ChatCompletionRequest followUpRequest = ChatCompletionRequest.builder()
            .model("Qwen/QwQ-32B")
            .messages(
                    UserMessage.from(prompt),
                    assistantMessage,
                    toolMessage  // 添加工具消息
            )
            .build();

    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(followUpRequest);
}

總結(jié)

QwQ-32B 作為阿里巴巴 Qwen 團(tuán)隊(duì)的最新推理型大模型,在多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上全面超越 DeepSeek R1 的 671 能力基準(zhǔn)。同時(shí),QwQ-32B 創(chuàng)新性地支持 Function Calling 能力,將模型從單純的語言生成工具提升為可與外部系統(tǒng)交互的智能助手,為開發(fā)者提供了構(gòu)建復(fù)雜 AI 應(yīng)用的強(qiáng)大基礎(chǔ)。

您現(xiàn)在可以通過 PIG AI 的深度推理模塊快速體驗(yàn) QwQ-32B 模型。PIG AI 讓您無需復(fù)雜配置即可體驗(yàn) QwQ-32B 的強(qiáng)大能力。QwQ 模型的推理速度非常出色,響應(yīng)幾乎實(shí)時(shí),快 快 快 !!

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責(zé)任編輯:武曉燕 來源: JAVA架構(gòu)日記
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