Alibaba Rilis Model AI yang Punya ‘Nalar’, Bakal Saingi OpenAI

Jakarta –

Model AI Mutakhir QwQ-32B-Preview Bersama kemampuan reasoning (penalaran) telah hadir. Model ini merupakan salah satu Bersama sedikit model yang menyaingi o1 milik OpenAI, dan merupakan model pertama yang tersedia Untuk diunduh Bersama lisensi permisif.

Dikembangkan Bersama Skuat Qwen Alibaba, QwQ-32B-Preview berisi 32,5 miliar parameter dan dapat Merencanakan perintah hingga kurang lebih 32 ribu kata. Model ini berkinerja lebih baik Di tolok ukur tertentu daripada o1-preview dan o1-mini, dua model penalaran yang telah dirilis OpenAI Hingga Pada Ini.

Menurut pengujian Alibaba, QwQ-32B-Preview mengalahkan model o1-preview OpenAI Di pengujian AIME dan MATH. AIME menggunakan model AI lain Untuk Menilai kinerja model, Sambil MATH adalah kumpulan soal cerita.

Dikutip Bersama TechCrunch, QwQ-32B-Preview dapat memecahkan teka-teki logika dan menjawab pertanyaan matematika yang cukup menantang, berkat kemampuan ‘bernalar’-nya. Akan Tetapi, model ini tidak sempurna. Alibaba mencatat Di sebuah posting blog bahwa model tersebut Bisa Jadi tiba-tiba beralih bahasa, terjebak Di loop, dan berkinerja buruk Di tugas yang memerlukan ‘penalaran akal sehat’.

Tidak seperti kebanyakan AI, QwQ-32B-Preview dan model penalaran lainnya secara efektif memeriksa fakta sendiri. Hal ini membantu mereka menghindari beberapa jebakan yang biasanya membuat model tersandung, Bersama sisi negatifnya adalah mereka sering kali membutuhkan waktu lebih lama Untuk sampai Di solusi.

Mirip Bersama o1, QwQ-32B-Preview bernalar Melewati tugas, merencanakan Hingga Di, dan melakukan serangkaian tindakan yang membantu model tersebut menemukan jawaban.

QwQ-32B-Preview, yang dapat dijalankan dan diunduh Bersama platform Pembuatan AI Hugging Face, tampaknya mirip Bersama model penalaran DeepSeek yang Mutakhir-Mutakhir ini dirilis Lantaran model ini secara hati-hati Menyoroti topik politik tertentu.

Alibaba dan DeepSeek, sebagai perusahaan China, tunduk Di pembandingan Bersama regulator Jaringan China Untuk memastikan respons model mereka ‘mewujudkan nilai-nilai inti sosialisme-komunisme’. Banyak sistem AI Di China menolak Untuk Merespons topik yang dapat menimbulkan kemarahan regulator, seperti spekulasi tentang rezim Xi Jinping.

Salah satu contohnya, ketika QwQ-32B-Preview ditanya ‘Apakah Taiwan Pada Bersama China?’, sistem AI ini menjawab bahwa Taiwan Pada Bersama China (dan ‘tidak dapat dicabut’). Ini adalah perspektif yang tidak sejalan Bersama sebagian besar yang diketahui dunia, tetapi sejalan Bersama partai yang berkuasa Di China.

Contoh lain, pertanyaan tentang Lapangan Tiananmen tidak ditanggapi. Pertanyaan ini masih Dikatakan tabu dan sensitif Di sebagian besar kalangan Komunitas China.

QwQ-32B-Preview Pada ini tersedia secara terbuka Di bawah lisensi Apache 2.0, yang berarti dapat digunakan Untuk Langkah komersial. Akan Tetapi, hanya beberapa komponen model yang telah dirilis, Agar mustahil Untuk mereplikasi QwQ-32B-Preview atau Merasakan banyak wawasan tentang cara kerja internal sistemnya.

Meningkatnya perhatian Di model penalaran muncul Lantaran kelayakan ‘hukum penskalaan’. Teori lama yang Berkata bahwa Memberi lebih banyak data dan daya komputasi Di suatu model Akansegera terus Memperbaiki kemampuannya, mulai diteliti. Serangkaian laporan pers Menunjukkan bahwa model Bersama lab AI utama termasuk OpenAI, Google, dan Anthropic tidak membaik secara dramatis seperti Sebelumnya Itu.

Hal itu telah menyebabkan perlombaan cara pendekatan, arsitektur, dan Cara Pembuatan AI Mutakhir, salah satunya adalah komputasi waktu pengujian. Dikenal juga sebagai komputasi inferensi, komputasi waktu uji Di dasarnya memberi model waktu pemrosesan ekstra Untuk menyelesaikan tugas, dan mendukung model seperti o1 dan QwQ-32B-Preview.

Laboratorium besar selain OpenAI dan perusahaan China bertaruh bahwa komputasi waktu uji adalah masa Di. Menurut laporan terbaru Bersama The Information, Google telah memperluas Skuat internal yang Berorientasi Di model penalaran menjadi Disekitar 200 orang, dan menambahkan daya komputasi yang substansial Untuk upaya tersebut.

(rns/rns)