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.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
40 960 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,68 | Запустить | ||
40 960 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 1,68 | Запустить | ||
40 960 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 2,25 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,87 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,87 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 211,77 ₽ | 5,16 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 3,31 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 341,77 ₽ | 5,15 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 367,41 ₽ | 6,43 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 12,12 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 423,04 ₽ | 10,73 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 23,26 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
40 960 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 1,92 | Запустить | ||
40 960 tensor |
4 | 139,96 ₽ | 3,76 | Запустить | ||
40 960 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 2,78 | Запустить | ||
40 960 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 2,22 | Запустить | ||
40 960 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 3,76 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 211,77 ₽ | 3,76 | Запустить | ||
40 960 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 2,20 | Запустить | ||
40 960 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 4,15 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,91 | Запустить | ||
40 960 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 4,14 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 341,77 ₽ | 47,44 | 3,76 | Запустить | |
40 960 |
1 | 367,41 ₽ | 5,04 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 10,72 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 423,04 ₽ | 9,33 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 21,87 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
40 960 tensor |
4 | 264,96 ₽ | 1,25 | Запустить | ||
40 960 tensor |
4 | 328,96 ₽ | 1,23 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 368,18 ₽ | 2,13 | Запустить | ||
40 960 pipeline |
3 | 388,18 ₽ | 1,37 | Запустить | ||
40 960 |
1 | 423,81 ₽ | 6,43 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 7,82 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 7,82 | Запустить | ||
40 960 tensor |
4 | 514,59 ₽ | 4,11 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 7,81 | Запустить | ||
40 960 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 18,96 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.