Czy mogę uruchomić QwQ 32B Preview lokalnie?

Nie — wagi nie są publicznie udostępnione, więc można go używać tylko przez API.

Ile to kosztuje i jak długie jest okno kontekstu?

Qwen wycenia go na 0,12 USD za milion tokenów wejściowych i 0,18 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 32 768 tokenów.

Czym różni się od standardowego modelu czatu Qwen?

QwQ jest zbudowany specjalnie do rozważnego, wieloetapowego rozumowania, a nie szybkich odpowiedzi konwersacyjnych; jest też wersją eksperymentalną, nie produkcyjną.

QwQ 32B Preview

3579°

#llm #qwen #rozumowanie #matematyka #kodowanie #badania

Działa na Graydient

Otwórz DeepInfra

Uruchom model

Oferty / Reklamy

Easy Creator (Prism) Web

Nielimitowane · stała opłata

Najlepsze dla początkujących. Potężne procesy, niska krzywa nauki.

PirateDiffusion Telegram

Nielimitowane · stała opłata

Twórz filmy, obrazy, niestandardowe postacie do czatu i więcej.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nielimitowane · stała opłata

Przeglądaj modele, renderuj i poprawiaj z dowolnej przeglądarki lub telefonu.

Discord bot (Vector)

Nielimitowane · stała opłata

Dodaj Vector do swojego serwera lub dołącz do Vector Discord. Twórz wszystko!

Unified Editor Web

Nielimitowane · stała opłata

Edytor obrazów i wideo: renderuj, edytuj, powiększaj i więcej na jednej stronie.

Aplikacje lokalne Lokalnie

Wymaga konfiguracji

Zainstaluj programy lokalnie, jeśli masz wystarczająco mocny komputer.

ModelDuel Web

Płać za użycie

Generuj ten sam prompt na maksymalnie 50 modelach checkpoint/podstawowych jednocześnie.

Wynajmij GPU w chmurze

Graydient Chmurowy GPU

Nielimitowane · stała opłata

Stała opłata, nielimitowane użycie. Ten model instaluje się jednym kliknięciem.

RunPod Chmurowy GPU

Opłata za minutę

Wynajmij GPU na minuty i skonfiguruj model samodzielnie.

Poradniki do tego modelu

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Qwen | 32,768 token context | $0.12/M input, $0.18/M output. QwQ to eksperymentalny model badawczy opracowany przez zespół Qwen, zaprojektowany do rozwijania zdolności rozumowania AI. Model ten ucieleśnia ducha filozoficznego dociekania, podchodząc do problemów z prawdziwym zdumieniem i wątpliwością. QwQ wykazuje imponujące zdolności analityczne, osiągając wyniki 65.2% na GPQA, 50.0% na AIME, 90.6% na MATH-500 oraz 50.0% na LiveCodeBench. Dzięki refleksyjnemu podejściu i wyjątkowej wydajności w rozwiązywaniu złożonych problemów.

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

QwQ 32B Preview to eksperymentalny model rozumowania od Qwen, zaprojektowany do rozwiązywania trudnych problemów krok po kroku, a nie szybkiego odpowiadania. Osiąga dobre wyniki w benchmarkach z nauk ścisłych na poziomie studiów, matematyki konkursowej i kodowania, a jego rozważne, samokorygujące podejście wyróżnia go spośród standardowych modeli dostrojonych instrukcyjnie. Jeśli potrzebujesz modelu, który rozpracowuje problem krok po kroku i pokazuje rozumowanie, warto go wypróbować w cenie, która nie obciąży budżetu.

Znany z

Silne wyniki w matematyce konkursowej i naukach ścisłych na poziomie studiów.
Rozważne rozumowanie w stylu łańcucha myśli z widoczną samokorektą.
Solidne wyniki benchmarków kodowania na LiveCodeBench.
Niska cena API w stosunku do zdolności rozumowania.

Uważaj na

Wagi nie są otwarte; dostęp tylko przez API, brak lokalnego uruchomienia.
Okno kontekstu 32 768 tokenów jest umiarkowane — długie dokumenty lub rozmowy osiągną limit.
Oznaczony jako wersja preview i badawcza; spodziewaj się niedoskonałości i niekonsekwentnego zachowania.

Najlepszy do

Podpowiedzi do wypróbowania

Szacowanie Fermi z rozumowaniem

Ile jest stroicieli fortepianów w Tokio? Przeprowadź szacowanie krok po kroku, podając każde założenie i wskazując, gdzie niepewność jest największa. Następnie podaj ostateczną liczbę z przybliżonym zakresem ufności.

Sprawdzenie i poprawa dowodu

Oto dowód studenta, że pierwiastek kwadratowy z 2 jest wymierny. Znajdź każdy błąd logiczny, wyjaśnij, dlaczego każdy krok jest błędny, a następnie napisz poprawny dowód, że pierwiastek kwadratowy z 2 jest niewymierny. Dowód studenta: Załóżmy, że √2 = a/b w najprostszej formie. Wtedy 2 = a²/b², więc a² = 2b². Ponieważ a² jest parzyste, a jest parzyste, więc zapisz a = 2k. Wtedy 4k² = 2b², więc b² = 2k², co oznacza, że b jest też parzyste. Dlatego √2 jest wymierny.

Projektowanie algorytmu — kompromisy

Muszę znaleźć top-k najczęściej występujących słów w strumieniu tekstu, gdzie k jest małe (np. 10), a strumień jest zbyt duży, by go przechowywać. Przedstaw co najmniej dwa podejścia algorytmiczne, porównaj ich złożoność czasową i pamięciową, wskaż kompromisy i poleć jedno z uzasadnieniem.

Porównaj z

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model tylko z API
Kontekst 81,920 tokenów · $0.20/M wejście, $2.40/M wyjście
Qwen3 VL 235B A22B Thinking
Model tylko z API
Kontekst 131,072 tokenów · $0.40/M wejście, $4.00/M wyjście
Qwen3.8 Max (0902)
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.00/M wejście, $6.00/M wyjście
Qwen3 VL 32B Instruct
Model tylko z API
Kontekst 131,072 tokenów · $0.10/M wejście, $0.42/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić QwQ 32B Preview lokalnie?: Nie — wagi nie są publicznie udostępnione, więc można go używać tylko przez API.
Ile to kosztuje i jak długie jest okno kontekstu?: Qwen wycenia go na 0,12 USD za milion tokenów wejściowych i 0,18 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 32 768 tokenów.
Czym różni się od standardowego modelu czatu Qwen?: QwQ jest zbudowany specjalnie do rozważnego, wieloetapowego rozumowania, a nie szybkich odpowiedzi konwersacyjnych; jest też wersją eksperymentalną, nie produkcyjną.

Wyrok kapitana
Tani, zdolny model rozumowania, wart przetestowania na trudnych problemach matematycznych i naukowych — tylko nie oczekuj otwartych wag ani długiego okna kontekstu.

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak zainstalować

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

QwQ 32B Preview to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM, sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend, i otwórz na PirateDiffusion lub BitVector, aby wypróbować.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen rozumowanie matematyka kodowanie badania

Przeglądaj według rodziny modeli