QwQ-32B

размышляющая
русскоязычная

QwQ-32B — это инновационная языковая модель, разработанная Alibaba, с 32 миллиардами параметров и контекстным окном в 40K токенов. Она специализируется на глубоких рассуждениях и способна к многошаговому логическому анализу, что делает ее особенно эффективной при решении сложных задач, требующих структурированного мышления.

QwQ-32B была обучена основе передовых методов Reinforcement Learning, которые позволили значительно улучшить её способности к рассуждению, что позволяет модели показывать выдающиеся результаты в таких областях, как математические вычисления, программирование, анализ юридических документов. По производительности она не уступает DeepSeek-R1, которая имеет 671 миллиард параметров. Кроме того, QwQ-32B обладает возможностями агентного поведения, что позволяет ей адаптировать свои рассуждения на основе обратной связи, а также использовать различные инструменты для более точного анализа запросов.

Благодаря своему контекстному окну в 131 000 токенов, модель может обрабатывать объемные аналитические задачи и работать с многоэтапными логическими цепочками, что делает её незаменимой для научных исследований, образовательных приложений, поиска проблем в коде, сопоставления доводов в юридических документах и других задач, требующих максимального внимания к деталям.


Дата анонса: 06.03.2025
Параметров: 33B
Контекст: 41K
Слоев: 64
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.43.1
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с QwQ-32B. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS Tooling Статус Ссылка
Qwen/QwQ-32B 40 960 Публичный 2×RTX4090
tensor
46.40 доступен чат

API доступ к QwQ-32B эндпоинтам

curl https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/QwQ-32b/generate/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer USER_API_KEY" \
-d '{"model": "QwQ-32b", "messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Say this is a test"}
], "temperature": 0, "max_tokens": 150}'
$response = Invoke-WebRequest https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/QwQ-32b/generate/chat/completions `
-Method POST `
-Headers @{
"Authorization" = "Bearer USER_API_KEY"
"Content-Type" = "application/json"
} `
-Body (@{
model = "QwQ-32b"
messages = @(
@{ role = "system"; content = "You are a helpful assistant." },
@{ role = "user"; content = "Say this is a test" }
)
} | ConvertTo-Json)
($response.Content | ConvertFrom-Json).choices[0].message.content
#!pip install OpenAI --upgrade

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key="USER_API_KEY",
base_url="https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/QwQ-32b/generate/",
)

chat_response = client.chat.completions.create(
model="QwQ-32b",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Say this is a test"},
]
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга QwQ-32B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.200
40 960
pipeline
3 78,95 ₽ 1,64 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
40 960
tensor
4 99,74 ₽ 1,03 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 1,89 Запустить
teslaa2-4.32.128.480
40 960
tensor
4 115,35 ₽ 2,83 Запустить
teslaa2-3.32.256.160
40 960
pipeline
3 117,17 ₽ 1,64 Запустить
teslat4-4.48.192.320
40 960
tensor
4 127,45 ₽ 2,83 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
4 156,24 ₽ 5,71 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 171,77 ₽ 1,89 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 5,02 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 261,77 ₽ 3,33 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
4 269,04 ₽ 5,71 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 5,02 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 6,28 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 439,97 ₽ 11,97 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 22,95 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
4 1 717,59 ₽ 47,83 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-4.32.128.480
40 960
tensor
4 115,35 ₽ 1,73 Запустить
teslat4-4.48.192.320
40 960
tensor
4 127,45 ₽ 1,73 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
4 156,24 ₽ 4,61 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
40 960
tensor
4 209,04 ₽ 4,61 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 3,92 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
40 960
pipeline
3 252,41 ₽ 2,70 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 261,77 ₽ 2,23 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
4 269,04 ₽ 4,61 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
40 960
tensor
4 321,77 ₽ 4,61 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 3,92 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 5,18 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 439,97 ₽ 10,87 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 21,85 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
4 1 717,59 ₽ 46,73 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.128.240
40 960
tensor
4 157,01 ₽ 1,08 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
40 960
tensor
4 264,96 ₽ 1,08 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
40 960
tensor
4 328,96 ₽ 1,08 Запустить
h100nvl-1.16.96.240
40 960
1 368,18 ₽ 1,65 Запустить
rtx5090-3.16.96.240
40 960
pipeline
3 388,18 ₽ 1,33 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
40 960
tensor
2 440,74 ₽ 7,34 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
40 960
tensor
2 441,52 ₽ 7,34 Запустить
rtx5090-4.16.128.320
40 960
tensor
4 514,59 ₽ 3,96 Запустить
h100-2.24.256.240
40 960
tensor
2 700,74 ₽ 7,34 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
40 960
tensor
2 840,74 ₽ 18,32 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
4 1 717,59 ₽ 43,20 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.