今日,，通義千問(wèn)正式發(fā)布全新大模型 QwQ-32B，以 320 億參數(shù)實(shí)現(xiàn)媲美千億級(jí)模型的性能突破,，并首次將強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)深度融入大模型訓(xùn)練,，顯著提升數(shù)學(xué)、編程及通用場(chǎng)景的推理能力,。悅數(shù) Graph RAG 宣布已實(shí)現(xiàn)與 QwQ-32B 的無(wú)縫銜接,，進(jìn)一步強(qiáng)化企業(yè)私域知識(shí)與大模型技術(shù)的融合，助力企業(yè)打造更精準(zhǔn),、更智能的AI應(yīng)用,。

QwQ-32B：強(qiáng)化學(xué)習(xí)重構(gòu)大模型的“思考邏輯”

阿里云通義千問(wèn)團(tuán)隊(duì)最新發(fā)布的 QwQ-32B，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心突破點(diǎn),，重新定義了大模型的推理范式,。其核心能力體現(xiàn)在三個(gè)層面：

數(shù)學(xué)與編程的專(zhuān)項(xiàng)突破

通過(guò)答案正確性反饋替代傳統(tǒng)獎(jiǎng)勵(lì)模型，直接校驗(yàn)數(shù)學(xué)問(wèn)題答案的正確性,，并利用代碼執(zhí)行服務(wù)器驗(yàn)證代碼可行性,。訓(xùn)練結(jié)果顯示，數(shù)學(xué)推理與編程任務(wù)的準(zhǔn)確率隨訓(xùn)練輪次持續(xù)提升,。據(jù)千問(wèn)團(tuán)隊(duì)的消息：QwQ-32B “是一款擁有 320 億參數(shù)的模型,，其性能可與具備 6710 億參數(shù)的 DeepSeek-R1 媲美?！?/p>

通用能力的“動(dòng)態(tài)平衡”

在數(shù)學(xué)/編程專(zhuān)項(xiàng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練后,，通過(guò)通用獎(jiǎng)勵(lì)模型+規(guī)則驗(yàn)證器進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，使得模型在提升常識(shí)推理,、文本生成等通用能力的同時(shí),，不犧牲核心領(lǐng)域的性能。

Agent 化推理的進(jìn)化

支持工具調(diào)用與自我反思,，例如調(diào)用知識(shí)庫(kù)檢索信息后修正錯(cuò)誤結(jié)論,，這一特性與悅數(shù) Graph RAG 的實(shí)時(shí)知識(shí)更新能力形成天然互補(bǔ)。

悅數(shù) Graph RAG：從 Day 0 到 QwQ-32B 的深度適配

作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的 Graph RAG 產(chǎn)品,，悅數(shù) Graph RAG 從設(shè)計(jì)之初便深度適配通義千問(wèn)系列模型,。它具備原生 API 支持，能通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口直接調(diào)用通義千問(wèn)系列模型,，實(shí)現(xiàn)從知識(shí)圖譜構(gòu)建到自然語(yǔ)言問(wèn)答的無(wú)縫銜接,，用戶(hù)僅需 3 行代碼即可完成千億級(jí)圖譜的語(yǔ)義增強(qiáng)。同時(shí)擁有動(dòng)態(tài)知識(shí)管理功能，基于通義模型的實(shí)時(shí)反饋,，可動(dòng)態(tài)更新圖譜中的實(shí)體關(guān)系,，例如在金融場(chǎng)景中的異常交易鏈路，以此解決傳統(tǒng) RAG 的 “知識(shí)滯后” 問(wèn)題,。

悅數(shù) Graph RAG × QwQ-32B：1+1>2 的智能升級(jí)

此次 QwQ-32B 的發(fā)布,，將為用戶(hù)帶來(lái)三重核心價(jià)值：

精準(zhǔn)性再提升

QwQ-32B 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力與 Graph RAG 的圖譜檢索技術(shù)結(jié)合，將企業(yè)私域數(shù)據(jù)構(gòu)建成結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜,。當(dāng)用戶(hù)輸入需求,，系統(tǒng)可快速定位關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，確保生成內(nèi)容與企業(yè)私域知識(shí)庫(kù)高度一致,，高效過(guò)濾大模型“幻覺(jué)”,。例如，在金融,、醫(yī)療等高敏感領(lǐng)域,，關(guān)鍵決策的準(zhǔn)確性將得到進(jìn)一步保障。

復(fù)雜任務(wù)處理強(qiáng)化

依托 QwQ-32B 強(qiáng)大的數(shù)學(xué)推理與代碼生成能力,，Graph RAG 能夠支持更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,，以投資研報(bào)自動(dòng)生成場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，QwQ-32B 在生成研報(bào)過(guò)程中通過(guò)一系列機(jī)制確保高質(zhì)量產(chǎn)出,。

邏輯一致性校驗(yàn) ：模型調(diào)用知識(shí)圖譜中的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)（如“鋰礦價(jià)格↑→電池成本↑→電動(dòng)車(chē)廠(chǎng)商利潤(rùn)率↓”）,，動(dòng)態(tài)驗(yàn)證生成內(nèi)容的邏輯鏈條是否合理。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性反饋 ：結(jié)合實(shí)時(shí)市場(chǎng)數(shù)據(jù),，如大宗商品價(jià)格API,，自動(dòng)校驗(yàn)研報(bào)中的關(guān)鍵數(shù)值，避免“幻覺(jué)”導(dǎo)致的錯(cuò)誤結(jié)論,。

合規(guī)性過(guò)濾 ：通過(guò)規(guī)則驗(yàn)證器屏蔽敏感表述,，如“絕對(duì)收益承諾”，確保內(nèi)容符合金融監(jiān)管要求,。

動(dòng)態(tài)決策閉環(huán)構(gòu)建

QwQ-32B 的 Agent 化能力與 Graph RAG 的實(shí)時(shí)知識(shí)更新特性結(jié)合,，可打造“感知-決策-執(zhí)行-優(yōu)化”的完整閉環(huán)。例如,，在供應(yīng)鏈管理中,，系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)調(diào)用知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)，結(jié)合環(huán)境反饋調(diào)整策略建議,。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)+知識(shí)管理：企業(yè)級(jí) AI 的務(wù)實(shí)進(jìn)化

通過(guò)整合 DeepSeek-R1 的深度搜索能力與自研 Agentic RAG 技術(shù),，悅數(shù) Graph RAG AI 平臺(tái)構(gòu)建了從檢索到推理的完整鏈路。此次與通義千問(wèn) QwQ-32B 的適配,，進(jìn)一步驗(yàn)證了技術(shù)路線(xiàn)的可行性：QwQ-32B 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力與 Graph RAG 的知識(shí)管理架構(gòu)形成互補(bǔ)——前者優(yōu)化推理過(guò)程的動(dòng)態(tài)決策,，后者確保知識(shí)庫(kù)的精準(zhǔn)性與實(shí)時(shí)性,。

值得注意的是，無(wú)論是在數(shù)學(xué)競(jìng)賽測(cè)試還是編程場(chǎng)景中,，QwQ-32B 均展現(xiàn)出了出色的表現(xiàn),，而悅數(shù) Graph RAG 正將這一能力轉(zhuǎn)化為金融、醫(yī)療,、工業(yè)等場(chǎng)景的實(shí)用工具,。

關(guān)于悅數(shù) Graph RAG

悅數(shù) Graph RAG 是一款極簡(jiǎn)的知識(shí)應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái)，使 Graph RAG 技術(shù)的強(qiáng)大功能觸手可及,。用戶(hù)可以通過(guò)友好易用的對(duì)話(huà)界面輕松創(chuàng)建搜索引擎、聊天機(jī)器人和內(nèi)容生成應(yīng)用,，無(wú)需任何編程操作,。通過(guò)激活和循環(huán)內(nèi)部知識(shí)，悅數(shù) RAG 能夠最大限度地發(fā)揮其價(jià)值,，將知識(shí)和見(jiàn)解轉(zhuǎn)化為行動(dòng),。