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QwQ-32B是一个320亿参数的大语言模型，具备高级推理和智能，支持工具调用，适用于数学解题、代码生成与调试及通用问题解决，以高效性能著称。
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
QwQ
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/***
概述
QwQ-32B是一个拥有320亿参数的大语言模型，旨在提供高级推理和智能。其性能可与DeepSeek R1（6710亿参数模型，激活370亿参数）相媲美，凸显了经过优化的基础模型在广泛世界知识训练下的高效性。该模型集成类代理能力，能进行关键推理、使用工具，并根据实时环境反馈调整行为，通过深度思考和动态决策处理复杂任务。
主要用途
QwQ-32B专为需要高级推理和问题解决能力的任务设计：
- 数学问题解决：擅长复杂的数学计算和证明。
- 代码生成与调试：协助编写和调试多种编程语言的代码。
- 通用问题解决：为需要逻辑推理的各种挑战提供富有洞察力的解决方案。
核心特性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供商 | 阿里巴巴 Cloud |
| 架构 | qwen2 |
| 知识截止日期 | - |
| 支持语言 | +29种 |
| 工具调用 | ✅ |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | https://github.com/QwenLM/QwQ/blob/main/LICENSE |
可用模型变体
| 模型变体 | 参数规模 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/qwq:latestai/qwq:32B-Q4_K_M | 32B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 41K tokens | 19.72 GiB | 18.48 GB |
ai/qwq:32B-Q4_0 | 32B | Q4_0 | 41K tokens | 18.60 GiB | 17.35 GB |
ai/qwq:32B-Q4_K_M | 32B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 41K tokens | 19.72 GiB | 18.48 GB |
ai/qwq:32B-F16 | 32B | F16 | 41K tokens | 61.23 GiB | 61.03 GB |
¹: 显存基于模型特性估算。
latest→32B-Q4_K_M
使用方法（基于Docker Model Runner）
拉取模型
bashdocker model pull ai/qwq
运行模型
bashdocker model run ai/qwq
有关Docker Model Runner的更多信息，请查阅文档。
注意事项
- 语言混合与代码切换：模型可能意外切换语言，影响响应清晰度。
- 递归推理循环：可能出现循环推理模式，导致冗长、无结论的响应。建议使用Temperature=0.6、TopP=0.95、MinP=0避免此问题，并将TopK设置在20-40之间，以过滤罕见token同时保持输出多样性。
- 性能限制：虽然在数学和编码方面表现出色，但在常识推理和细微语言理解方面可能表现不佳。
相关链接
- https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b/
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker model pull ai/qwq:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"