Китайская компания Alibaba представила модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом под названием QwQ-32B-Preview. Модель способна решать сложные логические и математические задачи, содержит 32,5 миллиарда параметров и может обрабатывать запросы длиной до 32 000 слов. По тестам, проведённым Alibaba, QwQ-32B-Preview превосходит модели o1-preview и o1-mini от OpenAI в ряде показателей.
Одним из ключевых преимуществ QwQ-32B-Preview, как сообщает TechCrunch, является её производительность в тестах AIME и MATH. Тест AIME оценивает работу модели с помощью других искусственных интеллектов, а MATH представляет собой набор текстовых математических задач. Благодаря своим особенностям, этот ИИ-бот способен решать сложные задачи и логические головоломки. Однако отмечается, что QwQ-32B-Preview не лишена недостатков: она может неожиданно менять язык общения, зацикливаться на некоторых моментах и хуже справляется с заданиями, когда требуется задействовать здравый смысл.
Интересной особенностью QwQ-32B-Preview является способность «проверять саму себя». Это помогает избегать ошибок-ловушек, свойственных другим системам искусственного интеллекта, однако замедляет процесс нахождения решений. Как и модели o1 от OpenAI, новая разработка Alibaba решает задачи поэтапно, постепенно анализируя и планируя дальнейшие шаги.
Несмотря на то, что QwQ-32B-Preview доступна для скачивания на платформе Hugging Face под лицензией Apache 2.0 (свободное программное обеспечение), что позволяет использовать её в коммерческих целях, Alibaba раскрыла лишь часть компонентов модели, тем самым не позволяя изучить внутренние механизмы работы алгоритма. Таким образом, несмотря на заявления об «открытости», модель остаётся промежуточным вариантом между закрытыми и открытыми системами (open source license).
Китайское происхождение модели также накладывает определённые ограничения. Как и другие разработки из Китая, QwQ-32B-Preview следует требованиям местного регулятора, который проверяет ИИ на соответствие «основным социалистическим ценностям». На вопросы политического характера, связанных с Китаем, модель отвечать откажется.
Стоит сказать, что интерес к «рассуждающим» моделям растёт на фоне снижения эффективности традиционного подхода к увеличению возможностей ИИ, основанного на простом масштабировании данных и вычислительных мощностей. Компании, такие как OpenAI, Google и Anthropic, всё чаще сталкиваются с замедлением прогресса своих технологий, что в свою очередь, стимулирует разработчиков искать новые подходы, например, такие как «вычисления на этапе выполнения» (test-time compute), которые дают моделям дополнительное время для обработки задач. При этом крупные лаборатории, включая Google, активно инвестируют в развитие подобных технологий, что подтверждает их ключевую роль в будущем искусственного интеллекта.
