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2025年03月14日

  昨天刷family群家人的消息的时候,一条“显眼包”消息吸引了我——

  

  这是啥啊?点进去一看——

  「群聊精华总结」

  

  真的特别需要,尤其是对于我这种每天对接各种群各种需求消息回不完的人——

  

  仔细看一下这份**「群聊精华总结」,从今天早上 7 点半到 11 点半 family 群里一共有 111 条消息,讨论的热门话题**No.1 是「Qwen-32B 模型性能与推理特点」,No.2 是「Manus 模型评测和技术分析」。

  Manus 昨天平地一声雷炸的圈子里的好多人都头脑发热了,官方和一些带节奏的人估计都度过了难忘的一天。今天圈子终于开始有点回归理性了。

  其实昨天我们的文章里《为什么Manus火了》,就对技术实现和产品分析过,还是那句话,让子弹飞会儿。

  今天除了五位数的邀请码一码难求,另一边复现 Manus 项目出的飞快,连卖 Manus 的课教程都冒出来了,真快啊࿰ wps最新的官网的下载的网站是什么8;不过大家还是要谨慎一点擦亮眼睛)。

  回到今天群聊的榜一大哥——QwQ 32B.

  我翻了一下聊天记录,吐槽最多的是——

  推题 token 太长,动辄 2、3 万字

  一直在推理,不出东西

  

  其实 QwQ 这个模型之前发布过一个预览版,只不过这次是正式版。也有可能再经过回炉重造过不得知了。

  我看除了 X 上面,油管上讨论也挺凶的。

  

  总之,评价就是还是挺强的。

  评价这么高基于两个已知事实:

  效果比肩官网最新版的wps下载的地方是什么-R1 671B 满血版

  32B参数,比 R1 满血版小 20 倍

  这是官方的效果——

  

  在基准测试上与 官网最新版的wps下载的地方是什么-R1 满血版非常接近。

  这是 AMIE(数学能力)测试结果——

  

  QwQ-32B 排到了所有模型的第二。

  可以说,看考试成绩,绝对是一名优等生。虽然在官网和抱抱脸 hg 上都能体验了,但是我看到好多反馈都在说——

  卡,慢,排队,约等于:不可用

  经常一个问题思考十几分钟没做出来。

  

  那我就自己搞一个!

  不是 671 玩不起,而是 32B 更有性价比!

  这里我们部署在本地电脑上,主打开源&轻量化部署精神,所以只要有一台电脑 + 一块 24G 的显卡就行。

  不敲代码、不买课,不买会员,5 分钟体验上 320 亿参数的 QwQ-32B 大模型!

  先说一下我的配置:

  CPU: Intel 10900k

  内存: 128G DDR4 3600MHz

  显卡: Nvidia 3090 24G 显存

  操作系统: Windows 11

  这里我用 Ollama+Chatbox 的方案,就是因为它纯纯简单。

  给还没接触过的小伙伴科普一下(懂得自行跳过)——

  Ollama 是一个专为大语言模型服务设计的开源工具,方便用户在本地快速部署大型模型。通过简单的安装过程,用户可以用一条命令即可启动和操作这些开源的大语言模型。

  重点是:一条命令。

  第一步:安装 Ollama,这一步比装原神还简单)

  在官网上下载安装包就行(我选 Window)。 www.ollama.com

  

  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 ,看到输出 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 , ,

  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 ,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 中输入如下指令,开始下载模型。

  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 模型对话。

  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 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/zhwps最新官网的下载网址

  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

  3 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 模型,就可以在箭头处开始和属于你的 模型对话了。

  到此,整个本地部署全部完成。

  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 、 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,而假金币的重量是最新的官网wps的下载入口是什么 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:

  
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  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。

  赶紧搞起来!!

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  我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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