Qwen3-32B (Thinking)
32B
Quantité de paramètre de modèle
Alibaba
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
29 avril 2025
Temps de libération
Personnalités associées
Introduction du modèle
Qwen3 est la dernière génération de modèles de langue de grande taille dans la série Qwen, offrant un ensemble complet de modèles denses et experts mixtes (MoE).
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Capable de comprendre des contextes complexes et de générer des phrases logiquement cohérentes, bien que parfois hors du contrôle de la tonalité.
7.7
Portée de la couverture des connaissances
Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.
8.3
Capacité de raisonnement
Capable de créer des cadres logiques à plusieurs niveaux, atteignant une précision de plus de 99% dans la modélisation mathématique complexe.
9.0
Comparaison du modèle
Qwen3-32B (Thinking) vs Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
Qwen3-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen3-32B (Thinking) vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Qwen3-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen3-32B (Thinking) vs Spark-X1
Le modèle d'inférence Spark X1 publié par iFlytek, sur la base de tâches mathématiques nationales de premier plan, compare les performances de tâches générales telles que l'inférence, la génération de texte et la compréhension du langage avec OpenAI o1 et DeepSeek R1.
Modèle connexe
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3 est la dernière génération de grands modèles de langage de la série Qwen, offrant une suite complète de modèles denses et de modèles à mélange d'experts (MoE).
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3 est la dernière génération de grands modèles de langage de la série Qwen, offrant une suite complète de modèles denses et de modèles à mélange d'experts (MoE).
Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 est la version bêta de Qwen2, conservant son architecture de modèle de transformation de type decoder-only avec l'activation SwiGLU, RoPE et les mécanismes d'attention multi-têtes. Elle propose neuf tailles de modèles et possède des capacités améliorées en matière de multilinguisme et de modèles de conversation, prenant en charge une longueur de contexte de 32 768 tokens. Tous les modèles disposent de prompts système pour le jeu de rôles, et le code supporte une implémentation native dans transformers.
Qwen1.5-7B-Chat
Qwen1.5 est la version bêta de Qwen2, conservant une architecture de modèle de transformation uniquement décodeur avec l'activation SwiGLU, RoPE et des mécanismes d'attention multi-têtes. Elle propose neuf tailles de modèles et possède des capacités améliorées pour les modèles multilingues et de conversation, prenant en charge une longueur de contexte de 32,768 tokens. Tous les modèles incluent des invites système pour le jeu de rôle, et le code prend en charge une implémentation native dans transformers.
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