Java调用QwQ实战，32B模型对标DeepSeek R1满血版
QwQ-32B: 高效推理大模型概述
QwQ-32B 是阿里巴巴 Qwen 团队基于 Qwen2.5 架构研发的先进大语言模型，专为高性能推理任务设计。本文档介绍 QwQ-32B 的性能优势及应用实践，帮助开发者快速了解并应用这一前沿模型。
性能表现
QwQ-32B 性能对比图
根据阿里巴巴官方自己的基准测试数据（X平台及技术白皮书），QwQ-32B 在多项核心能力指标上均展现领先优势：
能力维度
评测基准
QwQ-32B
DeepSeek-R1
性能优势
数学推理
AIME24
79.74
79.13
+0.61
代码生成
LiveCodeBench
73.54
72.91
+0.63
综合推理
LiveBench
82.1
81.3
+0.8
指令跟随
IFEval
85.6
84.9
+0.7
安全合规
BFCI
92.4
91.8
+0.6
资源效率突破
QwQ-32B 在保持高性能的同时，实现了显著的资源效率突破：
[*]DeepSeek-R1：需要超过 1,500 GB 的 vRAM 才能运行（16 块 Nvidia A100 GPU）
[*]QwQ-32B：仅需 24 GB 的 vRAM，可在单 GPU（如 Nvidia H100）上运行
这一突破性进展使 QwQ-32B 能够在消费级硬件上高效部署，大幅降低了应用门槛和运营成本。
快速上手指南
Ollama 环境部署
QwQ-32B 模型已正式登陆 Ollama 模型库，开发者可通过以下步骤快速体验：
# 查看可用模型列表$ ollama lsNAME ID SIZE MODIFIEDqwq:latestcc1091b0e276 19 GB 17 minutes ago# 启动模型交互$ ollama run qwq:latest>>> 请用java实现快速排序算法
[*]1.
[*]2.
[*]3.
[*]4.
[*]5.
[*]6.
[*]7.
[*]8.
Java 应用集成
通过兼容 QwQ 的 deepseek4j 库，可轻松将模型能力集成到 Java 应用中：
Maven 依赖配置
io.github.pig-mesh.aideepseek-spring-boot-starter1.4.5
[*]1.
[*]2.
[*]3.
[*]4.
[*]5.
应用配置
deepseek:base-url: http://127.0.0.1:11434/v1model: qwq:latestapi-key: local-key
[*]1.
[*]2.
[*]3.
[*]4.
基础调用示例
@Autowiredprivate DeepSeekClient deepSeekClient;@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux chat(String prompt) { return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);}
[*]1.
[*]2.
[*]3.
[*]4.
[*]5.
[*]6.
[*]7.
Java 集成效果
函数调用能力
QwQ-32B 作为专注推理的大模型，令人振奋地支持 Function Calling 能力（该特性在 DeepSeek-R1 中尚未实现）。这使模型能够主动调用外部工具进行逻辑推演，大幅拓展了 AI 推理的应用边界。
Function Calling 示例
天气查询示例
以下代码演示了如何让 QwQ-32B 模型调用天气查询工具函数：
@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux chat(String prompt) { // 定义天气查询函数 Function WEATHER_FUNCTION = Function.builder() .name("get_current_weather") .description("Get the current weather in a given location") .parameters(JsonObjectSchema.builder() .properties(new LinkedHashMap() {{ put("location", JsonStringSchema.builder() .description("The city name") .build()); }}) .required(asList("location", "unit")) .build()) .build(); // 将 Function 转换为 Tool Tool WEATHER_TOOL = Tool.from(WEATHER_FUNCTION); // 创建请求 ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder() .model("Qwen/QwQ-32B")// 指定模型 .addUserMessage(prompt) .tools(WEATHER_TOOL) // 添加工具函数 .build(); // 发送请求并获取响应 ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request).execute(); // 获取工具调用信息 AssistantMessage assistantMessage = response.choices().get(0).message(); ToolCall toolCall = assistantMessage.toolCalls().get(0); // 解析函数调用参数 FunctionCall functionCall = toolCall.function(); String arguments = functionCall.arguments();// 例如: {"location": "北京"} // 执行函数获取结果 Map map = Json.fromJson(arguments, Map.class); String weatherResult = map.get("location") + "气温 20°"; // 创建工具消息 ToolMessage toolMessage = ToolMessage.from(toolCall.id(), weatherResult); // 继续对话 ChatCompletionRequest followUpRequest = ChatCompletionRequest.builder() .model("Qwen/QwQ-32B") .messages( UserMessage.from(prompt), assistantMessage, toolMessage// 添加工具消息 ) .build(); return deepSeekClient.chatFluxCompletion(followUpRequest);}
[*]1.
[*]2.
[*]3.
[*]4.
[*]5.
[*]6.
[*]7.
[*]8.
[*]9.
[*]10.
[*]11.
[*]12.
[*]13.
[*]14.
[*]15.
[*]16.
[*]17.
[*]18.
[*]19.
[*]20.
[*]21.
[*]22.
[*]23.
[*]24.
[*]25.
[*]26.
[*]27.
[*]28.
[*]29.
[*]30.
[*]31.
[*]32.
[*]33.
[*]34.
[*]35.
[*]36.
[*]37.
[*]38.
[*]39.
[*]40.
[*]41.
[*]42.
[*]43.
[*]44.
[*]45.
[*]46.
[*]47.
[*]48.
[*]49.
[*]50.
[*]51.
[*]52.
[*]53.
[*]54.
[*]55.
[*]56.
总结
QwQ-32B 作为阿里巴巴 Qwen 团队的最新推理型大模型，在多项关键指标上全面超越 DeepSeek R1 的 671 能力基准。同时，QwQ-32B 创新性地支持 Function Calling 能力，将模型从单纯的语言生成工具提升为可与外部系统交互的智能助手，为开发者提供了构建复杂 AI 应用的强大基础。
您现在可以通过 PIG AI 的深度推理模块快速体验 QwQ-32B 模型。PIG AI 让您无需复杂配置即可体验 QwQ-32B 的强大能力。QwQ 模型的推理速度非常出色，响应几乎实时，快 快 快 ！！
1741270591
页:
[1]