QwQ

QwQ（Qwen with Questions）是一个由Qwen团队开发的实验性研究模型，旨在推进人工智能的推理能力。它以探索未知的边界为目标，以哲学的精神面对各种问题，无论是数学、编程还是世界的知识。QwQ展现了强烈的好奇心和谦逊，努力深化对复杂问题的理解，但其推理仍在不断学习和成长中。

QwQ在各种benchmark测试中展示了出色的性能，如在Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark（GPQA）中取得65.2%的评分，在美国数学邀请赛（AIME）中为50.0%，在MATH-500上为90.6%，以及在LiveCodeBench中为50.0%。这些结果表明，QwQ在分析和解决问题的能力上有所提升，尤其在需要深入推理的技术领域。

尽管有许多优点，QwQ仍存在一些局限性，包括语言混合、逻辑推理循环、不完整的回答和安全性等问题。研发团队希望通过不断探索与反思，推动模型的进一步发展，实现更深层次的理解与推理能力。

QwQ鼓励用户共同探索和反思，强调学习的核心在于持续质疑、认真思考和勇于挑战自己的信念，在追求真理的过程中拥抱模型的洞察与不足。