单卡玩转320亿参数大模型:QwQ-32B本地部署指南

阿里开源320亿参数QwQ-32B,个人电脑轻松部署!算力平台“算了么”助力,开启个人算力共享新时代。

原文标题:全球首发:QwQ-32B本地一键部署、3090单卡可跑,共享算力成关键

原文作者:机器之心

冷月清谈:

阿里开源了320亿参数的推理模型QwQ-32B,其性能可比肩更大规模的模型,标志着高性能大模型进入个人设备时代。算力平台“算了么”提供了QwQ-32B的一键部署方案,即使是普通用户,也可以在消费级RTX 3090显卡上以较流畅的速度运行该模型。没有高端显卡的用户也可以通过“算了么”平台提供的免费API和Chatbot体验QwQ-32B。“算了么”平台鼓励用户共享闲置算力,并通过积分奖励机制,构建分布式计算网络,旨在降低算力使用门槛,实现算力普惠,推动AI发展。该平台已成功为清华大学AI课堂提供在线算力服务,验证了其共享算力模式的可行性和稳定性。

怜星夜思:

1、QwQ-32B模型的实际应用场景有哪些?除了文中提到的数学推理、代码生成及通用任务处理,它还能在哪些领域发挥作用?
2、个人共享算力的安全性如何保障?平台如何防止恶意代码或病毒的传播?
3、未来“小型化”和“分布式”的趋势会如何影响AI领域的发展?除了算力成本的降低,还会带来哪些改变?

原文内容

机器之心发布
机器之心编辑部
个人设备进入最强模型时代。

仅仅过了一天,阿里开源的新一代推理模型便能在个人设备上跑起来了!

昨天深夜,阿里重磅开源了参数量 320 亿的全新推理模型 QwQ-32B,其性能足以比肩 6710 亿参数的 DeepSeek-R1 满血版。

基准测试数据显示,QwQ-32B 在数学推理、代码生成及通用任务处理能力上实现了显著突破,充分展现了强化学习应用于预训练基础模型的巨大潜力。

QwQ-32B 与原始 DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini 的基准测试结果比较。

可以说,QwQ-32B 的开源不仅代表着大模型技术的又一次飞跃,更预示着「最强模型」走入个人设备的时代正式到来。

然而,这只是模型一侧的改进。对于大多数人来说,高性能大模型的部署门槛一直居高不下,常面临着「存不下、跑不动、散不了热、供不起电」等诸多挑战,是阻碍个人用户体验前沿技术的最大障碍。

不过大模型时代,技术的进步永远很快。

这不,一家利用闲时 GPU 算力资源支持科学研究和 AI 推理并获得收益的平台「算了么」,为普通用户体验并一键部署阿里最新推理模型提供了便捷途径。

备注:参照此一键部署 DeepSeek-32B 的视频,也可一键部署 QwQ-32B。

全球首发:3090 显卡跑 QwQ-32B 只需几步

此次,「算了么」平台首个推出了 QwQ-32B 模型在个人电脑上的一键部署方案,只需简单几步即可轻松体验比肩 DeepSeek-R1 的强大推理能力。

这意味着,普通人也能分分钟把这几百亿参数的模型跑起来,完全不用懂代码,门槛极低。


实测数据显示,在消费级 RTX 3090 显卡上,QwQ-32B 模型的推理速度可达 30-40tokens/秒。流畅高效得到保证,可以完全满足日常使用场景。

图片

当然,没有 90 系显卡的用户也无需担忧。

目前,「算了么」平台基于共享的资源,将 QwQ-32B 以免费 API 和 Chat 的方式提供给广大用户,欢迎试用!当然,平台也呼吁身边有 90 系显卡设备的同学,可以共享出来给更多人使用。


  • 免费 API 获取:qwq.aigpu.cn

  • 免费试用 Chatbot:aigpu.cn


开启个人算力共享新纪元

一键部署只是开胃菜,算力普惠是「算了么」平台想要实现的更长远目标。

作为国内领先的分布式算力共享平台,「算了么」通过一种全新的方法破解算力不均衡问题——其支持用户在部署模型之后,在空闲不用时选择将本地算力共享给社区的用户使用,并可以获取一定的积分收益。


一边是排队使用 GPU 的项目,另一边是大部分时间闲时的算力,一个平台解决两边的问题。这就是「算了么」平台一直以来的做法——降低算力使用门槛,释放个人设备潜能。

具体来讲,平台利用动态闲时资源,构建安全稳定的分布式计算网络,目前已经接入超万台个人电脑、数十万台网吧的闲时算力资源,为灵活、临时的弹性算力需求提供安全、稳定、低价的算力服务。

此前已有非常成功的落地案例,2024 年 10 月,「算了么」平台利用百余台共享个人电脑设备,为清华大学 AI 课堂上的 100 多位学生提供了长达 2 个多小时的在线稳定算力服务。此举不仅验证了弹性共享算力的可行性和稳定性,也为未来普惠 AI 教育、算力生态建设提供了典型示范样本。


平台官网:suanleme.cn

团队介绍

「算了么」团队拥有深厚的学术和技术背景,核心成员来自清华大学、北京大学以及 Intel、字节跳动等知名企业。 

团队在分布式资源调度领域深耕多年,曾获 2024 年中国国际大学生创新大赛亚军(金奖,创业组冠军),并已获得奇绩创坛、水木创投等知名机构的投资。


早在平台创立之初,「算了么」团队就敏锐洞察到大模型发展的两大趋势:「小型化」与「分布式」。两者均对当前大模型的实际应用落地具有重要的推动作用。

团队坚信,随着模型技术的不断演进,大模型将不再是少数巨头的专属,而是遵循密度定律不断「小型化」,在更小算力下释放更强能力。同时,分布式算力将成为支撑未来 AI 发展的关键基础设施,个人算力的价值将得到前所未有的凸显。


「算了么」平台正是基于这一前瞻性认知而生,致力于构建开源、普惠、共赢的算力生态,让每一份个人算力都能汇聚成推动 AI 发展的强大力量。

随着单卡跑最强模型的时代已经到来,「算了么」平台期待广大开发者、AI 爱好者的踊跃加入,共同开启个人算力共享新篇章!


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小型化和分布式趋势的结合,可能会催生出更多新的AI应用场景,比如边缘计算、物联网等等。这些场景对算力资源的需求相对较低,更适合小型化模型和分布式计算。这将进一步拓展AI的应用领域,推动AI与各行各业的深度融合。

我觉得QwQ-32B在自然语言处理方面应该大有可为,比如文本摘要、机器翻译、问答系统等等,这些都是比较常见的应用场景。而且,随着模型的不断优化,它或许还能应用于一些更专业的领域,比如医疗诊断、金融分析等等。

我想到一个比较有意思的应用,就是用QwQ-32B来创作故事或者剧本。它可以根据用户的输入生成各种不同风格的故事,这对于一些缺乏灵感或者想尝试不同写作风格的人来说,应该是一个不错的工具。

对于“未来‘小型化’和‘分布式’的趋势会如何影响AI领域的发展?”这个问题,我觉得首先会促进AI应用的普及化和个性化。小型化模型更容易部署在各种终端设备上,从而让更多人能够享受到AI带来的便利。而分布式计算则可以根据用户的个性化需求,提供定制化的AI服务。

我比较关注的是,小型化和分布式趋势可能会改变AI人才的培养模式。未来,可能会有更多人需要掌握分布式计算和边缘计算相关的技能,这对于高校和培训机构来说,是一个新的挑战和机遇。

关于“个人共享算力的安全性如何保障?平台如何防止恶意代码或病毒的传播?”这个问题,我想到的是类似沙盒机制的隔离运行环境。每个共享算力的用户任务都在独立的容器中运行,这样即使出现恶意代码,也不会影响到其他用户或平台本身。

我觉得除了沙盒机制外,还需要对上传的代码进行静态和动态扫描,及时发现潜在的恶意代码。同时,平台也应该建立完善的信用体系,对用户的行为进行监控和评估,防止恶意用户滥用共享算力。

针对这个问题,平台可以采用联邦学习的方式来共享算力,这样用户的原始数据就不会离开本地设备,从而有效保护数据的隐私和安全。当然,联邦学习也有一些技术挑战,比如如何保证模型的训练效率和精度。

从技术角度来看,QwQ-32B可以作为其他AI应用的基础模型,为它们提供强大的算力支持。比如,可以基于QwQ-32B开发一些智能客服、智能助手之类的应用,这将极大地提高工作效率。