原创：亲爱的数据

2025年3月6日，

阿里通义千问团队推出推理模型

QwQ-32B大语言模型。

看似普通的一则新闻，

发布了一个模型这么件事。

阿里尚未发布详细的技术报告来解释 QwQ是如何开发的，甚至新闻官网只有742个字。

《QwQ-32B：拥抱强化学习的力量》

该怎么理解呢？

我的理解，

QwQ-32B是一款稠密（又称密集）推理模型。

虽然只有一句话，但是信息量很大。

想读懂的话，要很多“知识储备”，

什么是MoE（混合专家模型）？

什么是稠密模型？

什么是推理模型？

模型参数规模怎么对比？

背后隐藏的不少问题都可展开聊，

不如，聊聊有哪些结论？

第一点，QWQ模型有一个系列，

阿里在上一版的基础上，

用了R1也同样用了的强化学习技术。

好消息是出效果了，不出效果不会放出来。

毕竟这个是开源模型，

只有闭源模型才愿意买广告胡吹，

开源模型则不需要。

反观很多大模型友商，

还停留在花钱买彩虹屁的石器时代。

在开源打得如此激烈的当下，显得尤为又自嗨。

抛开“强不强”不聊，

要知道大模型技术人员的知识体系泾渭分明，

你是做视觉的，就是视觉；

你是自然语言处理的就是自然语言处理，

而强化学习是另外一套知识体系。

强化学习这条道路，

大模型团队里没有点技术储备都发不了力。

阿里毕竟是阿里，

看到强化学习的天花板还能往上推，

就毫不犹豫地往上推。

恭喜阿里出效果，恭喜团队奋战有成绩。

无独有偶，一天之前，

2024 年的图灵奖颁给了一对著名的师徒：

Richard Sutton 有“强化学习之父”的美名。

Andrew Barto是 Sutton的博导。

自 1980 年代起，

两位均对强化学习持续做出奠基性贡献。

一边是企业界的前沿技术突破，

另一边则是对强化学习理论基础的权威认可。

这两者实际上是相辅相成的，

正是几十年前奠定的坚实理论基础，

才使得今天我们能够在工业界实现如此惊人的技术突破。向强化学习开创者的致敬，向DeepSeek R1团队，向阿里千问团队，用强化学习推动模型技术进步的工程师致敬。

第二点，在推理模型大火之后，

大家都只做推理模型这一种类型了吗？

当然不是。

这里就不得不把Claude 3.7 Sonnet这个模型拉出来对比一下。

这也是一个刚刚（2月25日）放出来的新模型，

是Claude 3.5 Sonnet 的升级版。

不得不感慨一句，版本号增长得如此之快，

可见软件版本迭代得多快，

可见其背后的技术进展有多快。

AI的竞争有多激烈。

我特别强调，Claude 3.7 Sonnet模型的技术路线，

和QwQ-32B模型大不一样，完全不同。

QwQ-32B模型强调推理性能，

是一个独立的推理模型，

而Claude 3.7 Sonnet模型有推理能力（慢思考），

但是Claude团队把快慢思考集成在一个模型里了，

你想用哪个就选哪个。

特别注意的是，

选择按钮的背后是一个“二合一”的模型，

而不是一个“选项”一个模型，

技术博客上的表述是，人类使用同一个大脑，

既能静心思考，又有快速反应。

阿里是否也在做和Claude 团队类似的事情，

不得而知。

但是你用推理模型去快问快答简单问题，

肯定不合适，

比如，你问推理模型“你好”，

模型推理一番回答你，

或者是啰啰嗦嗦回答一堆。

比如，下面这种肯定不行，

日后定会想办法解决。

第三点，为什么QWQ-32B可达到DeepSeek R1的“智商”水平？

尤其是在尺寸差了一个量级的情况下。

在MoE模型出道之后，

模型参数规模不再是名字上挂的那个数字，

比如，DeepSeek R1拥有6710亿的巨大的参数量，但由于创新性地使用了MoE架构，以及MLA（多头潜在注意力机制）的方法，每次推理仅激活370亿参数（占比总量6%）。这使得DeepSeek R1虽然整体参数量很大，但干活时只需要动用极小的一部分力量。

MoE模型是稀疏模型，

也就是说，并不是每个计算步骤都会用到全部的模型参数，而是通过选取一些专家来参与计算。就好比，有一个专家库，但是每次干活不是专家库里的专家全体出动。

DeepSeek R1的惊人之处在于，

1个共享专家和256个专家，

实际上，历史上，哪个MoE模型也从来没有过达到如此庞大的专家数量。专家多了一时爽，那就问负载均衡怎么办？

当然DeepSeek处理得很好，

但是这篇文章不聊这个，按下不表。

DeepSeek每次通过路由专家，只选8个模型，

也就是说只有8个专家干活了，其他闲着。

那么问题来了，你统计工作量的时候，

是不是只算这8个（仅激活370亿参数）就够了。

于是，真正用来比较的，

是千问QWQ-32B和DeepSeek R1模型的37B。

“闲置专家”不在考虑范围内。

比模型整个的参数规模更难理解的是真正“参与工作”的参数，这个问题确实是伴随着MoE模型而出现的，从激活量来看，32B（320亿参数）比37B（370亿参数）少不了多少，这是一种进步。

激活量少了，随之而来的是，成本降低，性价比提高。另有一个关键点，阿里通义千问团队的这个模型是每个专家每次都在干活，而DeepSeek R1模型是每次干活是不同的专家。因为MoE的大参数量可不是吃白饭的，

MoE的全量大参数对模型能力极有加成，对于每个token激活的是不同的37B（370亿参数）这个时候，我想说，QWQ-32B的专家还挺能打的，毕竟DeepSeek R1模型的整体专家数量在这里摆着，长期干活的专家要会更多知识才能和擅长不同的更细分的领域的“当值专家”一较高下。

看到这里，我挺激动的，再次为千问团队高兴。

而我更高兴的是，DeepSeek最大的价值不是被膜拜，而是被超越。

（完）

One More thing

玩MoE模型，如何榨干芯片性能？

这个问题的答案得问DeepSeek，

他们将MoE技术拉到一个新高度，

又在分布式计算，通信库等底层基础设施方面大大下了一番功夫，

恭喜DeepSeek，喜提成本利润率545%，

每秒输出吞吐量约1.5万tokens。

（官宣数据14.8k tokens/s）。

我最近聊天的口头禅就是：

“人家DeepSeek每秒输出吞吐一万五，

友商吞吐原地杵。”

一万五是一次综合实力的大检阅。

数字这么好看，这真是一件好事，

整个系统的吞吐量越大越好，

问题在于怎么把吞吐做上去。

人人都知道要榨干芯片性能，

问题在于怎么榨干。

一个模型在某种型号的芯片上跑起来，

这个系统的总吞吐量的理论峰值，

是由芯片性能决定的。

芯片性能是上限，

也是工程团队竭尽全力接近的目标。

做出极高的总吞吐量，梦寐以求。

也就是说，有N个厂商，

每个都跑同样的DeepSeek R1模型，

每个厂商都用同样数量的芯片，

谁做到的总吞吐量最高，谁就最赚钱。

这门生意本质就是这点了。

对比一些友商和DeepSeek的吞吐，

DeepSeek高了10倍。

至于为何是10倍，得拿另外一篇文章来讲。

有兴趣的读者，请在文末留言扣数字1。

阿里千问团队也有MoE模型的经验。

或者这么说，DeepSeek的基础设施是为MOE设计的，效率非常之高，给谁一时都很难超越，不如在自己擅长的技术路线上发展。那天，我和武汉人工智能研究院王金桥院长一起吃拉面，他还给我科普：“MoE（稀疏）模型适合大型To C业务量，Dense（稠密）适合To B业务量。”

阿里选择稠密模型的理由非常充分，

云计算厂商就是服务To B业务的。

一周之后，DeepSeek就搞了开源周，

不得不说，慷慨开源很多MoE底层技术，

商业机密肯定还有很多。

我所知道的是，

稀疏和稠密是两种完全不同的技术路线，

榨干芯片性能的方法完全不一样，

把稠密技术路线调为MoE稀疏技术路线谈何容易。

当DeepSeek横空出世，不只是模型，

而是模型带着它的榨干芯片性能的全套方案一起横空出世，这可是MoE专属方案。

这时，有一个选择题摆在大模型厂商面前，

在致敬和学习之后，也要做MoE模型吗？

这个问题我特别想问千问团队的人，

无奈周靖人把团队看得太严了。

此时，我想，他们已经给我答案了。

我们回忆一下，在DeepSeek爆火之前，

通义千问72B横扫企业级市场，

无论中国，还是美国，头部科技大厂内部都在悄悄用通义千问72B。阿里千问团队和美国Meta公司（Llama）选择同一种开源市场策略。

面对令人尊敬的挑战者，

阿里交出了自己的答卷。

竞争还在继续。

（完）