QwQ 32B Preview
Terbaik untuk pemula. Aliran kerja yang kuat, lengkung pembelajaran rendah.
Cipta video, imej, persona sembang tersuai, dan banyak lagi.
Layari model, render dan perbaiki dari mana-mana pelayar atau telefon.
Tambah Vector ke pelayan anda atau sertai Discord Vector. Cipta apa sahaja!
Editor untuk imej dan video: render, sunting, tingkatkan dan banyak lagi dalam satu halaman.
Pasang program tempatan kalau komputer kau cukup kuat.
Jana arahan yang sama pada sehingga 50 model checkpoint/asas sekaligus.
Nota Kapten
Dikenali untuk
- Prestasi kuat pada matematik pertandingan dan masalah sains peringkat siswazah.
- Penalaran gaya rantai pemikiran yang berhati-hati dengan pembetulan diri kelihatan.
- Keputusan penanda aras pengkodan mantap pada LiveCodeBench.
- Harga API rendah berbanding kebolehan penalaran.
Berhati-hati dengan
- Berat tidak terbuka; akses hanya melalui API, tiada pelaksanaan tempatan.
- Konteks 32,768 token sederhana — dokumen panjang atau perbualan panjang akan capai had.
- Dilabel pratonton dan model penyelidikan; jangkaan ada kekurangan dan tingkah laku tidak konsisten.
Terbaik untuk
Arahan untuk cuba
Bandingkan dengan
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Model hanya APIkonteks 81,920 token · Input $0.20/M, output $2.40/M
- Qwen3 VL 235B A22B ThinkingModel hanya APIkonteks 131,072 token · Input $0.40/M, output $4.00/M
- Qwen3.8 Max (0902)Model hanya APIkonteks 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
- Qwen3 VL 32B InstructModel hanya APIkonteks 131,072 token · Input $0.10/M, output $0.42/M
Soalan yang sering ditanya
- Bolehkah saya jalankan QwQ 32B Preview secara tempatan?
- Tidak — berat tidak dikeluarkan secara awam, jadi anda hanya boleh gunakan melalui titik akhir API.
- Berapa kos dan berapa panjang konteksnya?
- Qwen mengenakan harga $0.12 setiap sejuta token input dan $0.18 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 32,768 token.
- Bagaimana ini berbeza daripada model sembang Qwen standard?
- QwQ dibina khusus untuk penalaran berbilang langkah yang berhati-hati dan bukannya respons perbualan cepat; ia juga model pratonton eksperimen, bukan keluaran produksi.
Keputusan KaptenModel penalaran mampu dan murah yang berbaloi diuji pada masalah matematik dan sains sukar — cuma jangan harap berat terbuka atau tetingkap konteks panjang.
Glosari: istilah yang digunakan di sini
- Skor heat
- Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
- Lantai
- 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
- Setara muat turun
- Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
- Skala log
- Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
- Suka
- Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
- Kadar penerimaan
- Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
- Diukur dan dianggarkan
- Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
- Seeder
- Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
- AI Horde
- Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
- Laman penjanaan
- Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
- Token OpenRouter
- Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Model penuh (checkpoint)
- Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
- LoRA dan embedding
- Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
- Keluarga dan berat
- Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
- Umur
- Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
- Peningkatan keluarga
- Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
- Skor gantian
- Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
- Baru! (tempoh kelonggaran)
- Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
- Trend
- Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
- Model biasa
- Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.







