低成本硬刚DeepSeek-R1，阿里这波开源杀疯了！

昨夜通义千问团队扔出“王炸”——开源模型QwQ-32B，用两阶段强化学习狂点技能树：先靠“代码实战批改式训练”练就理科状元级思维，再通过规则验证器拓展全能天赋。

结果。。。这款仅有320亿参数的模型，在数学、代码、通用能力等核心场景里，已经几乎跟满血版DeepSeek-R1（6710亿参数）不相上下了。

当行业还在比拼千亿参数集群时，阿里用320亿参数完成了对巨头的弯道超车。

这一突破颠覆了“参数规模决定性能上限”的传统认知，更以“消费级硬件可部署”的极致性价比，为AI行业开辟了一条“小模型撬动大价值”的全新路径。

阿里这波开源，或许正如网友说的那样：“等于给每个程序员配了个年薪百万的AI工程师！”

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