Qwen: QwQ 32B qwen/qwq-32b

Модель Qwen: QwQ 32B от Qwen (Alibaba) (семейство qwen) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Alibaba. Лучшие в open-source для китайского и кода.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

15 ₽

за 1 млн входных токенов

58 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-06

база знаний до

Что такое Qwen: QwQ 32B

Задачи, требующие глубокого многошагового рассуждения — математика, логика, сложный анализ кода — где качество ответа важнее скорости.

QwQ 32B — рассуждающая модель из семейства Qwen от Alibaba, ориентированная на задачи, требующие многошагового логического вывода. В отличие от стандартных instruction-tuned моделей, QwQ перед ответом проводит внутреннее рассуждение (chain-of-thought), что позволяет заметно повысить качество на сложных аналитических и математических задачах.

Модель работает с контекстным окном в 131 072 токена, что открывает возможность анализировать длинные документы, многоходовые диалоги и объёмный код в рамках одного запроса. Архитектура на 32 миллиарда параметров делает её доступной для развёртывания на относительно скромном железе по меркам reasoning-класса.

QwQ хорошо показывает себя в задачах, где важна точность рассуждений: математика, логические головоломки, отладка кода, структурированный анализ. При этом стоит учитывать, что режим внутреннего рассуждения увеличивает латентность ответа — для сценариев, где нужна скорость, лучше рассмотреть обычные модели семейства Qwen.

Когда брать эту модель

✓ Решение математических и олимпиадных задач с пошаговым выводом
✓ Отладка и анализ сложного кода с объяснением причин ошибок
✓ Логический анализ длинных документов и выявление противоречий
✓ Автоматизированные пайплайны, где важна точность, а не скорость ответа
✓ Исследовательские задачи: генерация гипотез, структурированный анализ данных

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Реши задачу по комбинаторике: сколькими способами можно расставить 8 ладей на шахматной доске так, чтобы ни одна не атаковала другую? Покажи ход рассуждений.

Использование Qwen: QwQ 32B через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwq-32b",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwq-32b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwq-32b",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);