Pot rula QwQ 32B Preview local?

Nu — greutățile nu sunt publice, deci îl poți folosi doar printr-un endpoint API.

Care este costul și cât de lung este contextul?

Qwen îl taxează cu $0.12 per milion tokeni de intrare și $0.18 per milion tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 32.768 tokeni.

Cum diferă acesta de un model standard Qwen chat?

QwQ este construit special pentru raționament deliberat, în mai mulți pași, nu pentru răspunsuri rapide conversaționale; este și un model experimental preview, nu o versiune de producție.

QwQ 32B Preview

3579°

#llm #qwen #raționament #matematică #programare #cercetare

Rulează pe Graydient

Deschide DeepInfra

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Qwen | context de 32.768 tokeni | $0.12/M input, $0.18/M output. QwQ este un model experimental de cercetare dezvoltat de echipa Qwen, conceput pentru a avansa capacitățile de raționament AI. Acest model întruchipează spiritul investigației filosofice, abordând problemele cu uimire și îndoială autentice. QwQ demonstrează abilități analitice impresionante, obținând scoruri de 65.2% la GPQA, 50.0% la AIME, 90.6% la MATH-500 și 50.0% la LiveCodeBench. Cu abordarea sa contemplativă și performanța excepțională la probleme complexe.

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

QwQ 32B Preview este un model experimental de raționament de la Qwen, construit să gândească prin probleme dificile, nu să răspundă rapid. Obține scoruri puternice pe benchmark-uri de științe la nivel de masterat, matematică de competiție și codare, iar abordarea sa deliberată, auto-corectivă îl diferențiază de modelele standard instruite pe instrucțiuni. Dacă ai nevoie de un model care să parcurgă o problemă pas cu pas și să-și arate raționamentul, merită încercat la un preț accesibil.

Cunoscut pentru

Performanță puternică pe matematică de competiție și științe la nivel de masterat.
Raționament deliberat, în lanț de gândire, cu auto-corecție vizibilă.
Rezultate solide la benchmark-ul de codare LiveCodeBench.
Preț API scăzut în raport cu capacitatea sa de raționament.

Atenție la

Greutățile nu sunt deschise; accesul este doar prin API, fără implementare locală.
Contextul de 32.768 tokeni este modest — documente lungi sau conversații extinse vor atinge limita.
Etichetat ca model preview și de cercetare; așteaptă-te la imperfecțiuni și comportament inconsistent.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Estimare Fermi cu raționament

Câți acordori de pian sunt în Tokyo? Parcurge estimarea pas cu pas, menționând fiecare presupunere și semnalând unde incertitudinea este cea mai mare. Apoi oferă un număr final cu un interval aproximativ de încredere.

Verificare și corectare demonstrație

Iată o demonstrație a unui student că rădăcina pătrată a lui 2 este rațională. Găsește fiecare eroare logică, explică de ce fiecare pas eșuează și apoi scrie o demonstrație corectă că rădăcina pătrată a lui 2 este irațională. Demonstrația studentului: Presupunem √2 = a/b în termeni cei mai simpli. Atunci 2 = a²/b², deci a² = 2b². Deoarece a² este par, a este par, deci scriem a = 2k. Atunci 4k² = 2b², deci b² = 2k², ceea ce înseamnă că și b este par. Prin urmare, √2 este rațional.

Proiectare algoritmică cu compromisuri

Trebuie să găsesc cele mai frecvente k cuvinte într-un flux de text unde k este mic (de exemplu 10) și fluxul este prea mare pentru a fi stocat. Parcurge cel puțin două abordări algoritmice, compară complexitatea lor temporală și spațială, identifică compromisurile și recomandă una cu justificare.

Compară cu

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model doar API
context de 81,920 tokeni · $0.20/M intrare, $2.40/M ieșire
Qwen3 VL 235B A22B Thinking
Model doar API
context de 131,072 tokeni · $0.40/M intrare, $4.00/M ieșire
Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3 VL 32B Instruct
Model doar API
context de 131,072 tokeni · $0.10/M intrare, $0.42/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula QwQ 32B Preview local?: Nu — greutățile nu sunt publice, deci îl poți folosi doar printr-un endpoint API.
Care este costul și cât de lung este contextul?: Qwen îl taxează cu $0.12 per milion tokeni de intrare și $0.18 per milion tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 32.768 tokeni.
Cum diferă acesta de un model standard Qwen chat?: QwQ este construit special pentru raționament deliberat, în mai mulți pași, nu pentru răspunsuri rapide conversaționale; este și un model experimental preview, nu o versiune de producție.

Verdictul căpitanului
Un model ieftin și capabil de raționament, merită testat pe probleme dificile de matematică și știință — doar nu te aștepta la greutăți deschise sau context lung.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum să instalezi

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

QwQ 32B Preview este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen raționament matematică programare cercetare

Răsfoiește după familia de modele