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    Tecnologia

    Alibaba diz que seu modelo de IA já é tão bom quanto o DeepSeek

    RSSBy RSS6 de março de 20253 min de leitura
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    O Qwen Chat já roda uma prévia do QwQ-32B (imagem: Emerson Alecrim/Tecnoblog)

    Resumo
    • Alibaba anunciou o QwQ-32B, um novo modelo de raciocínio de IA com 32 bilhões de parâmetros.
    • A empresa chinesa garante que o novo modelo compete diretamente com o DeepSeek R1.
    • O QwQ-32B é um projeto de código aberto desenvolvido pela Qwen, uma das divisões da Alibaba.

    No que depender da Alibaba, o DeepSeek não vai ser a única ferramenta de IA generativa da China a causar alvoroço no setor de tecnologia. A companhia anunciou um modelo de inteligência artificial chamado QwQ-32B que promete competir em desempenho com o DeepSeek R1.

    Sendo mais exato, o QwQ-32B é um modelo de raciocínio que, como o nome sugere, trabalha com 32 bilhões de parâmetros. Trata-se de um projeto de código aberto conduzido pela Qwen, uma das várias divisões da gigante chinesa Alibaba.

    O QwQ-32B foi anunciado em novembro de 2024 como um modelo capaz de fazer frente à prévia do modelo o1, da OpenAI. Contudo, testes feitos com o QwQ-32B nas semanas subsequentes mostraram que o modelo ainda precisava de refinamentos.

    Foi quando a Alibaba decidiu liberar o QwQ-32B publicamente sob uma licença Apache 2.0. A partir daí, o modelo passou a ser testado com mais intensidade por outras organizações e indivíduos. O efeito disso é que, de novembro para cá, o projeto apresentou uma evolução considerável.

    O que o QwQ-32B é capaz de fazer?

    A Alibaba enfatiza que o QwQ-32B, com seus 32 bilhões de parâmetros, atingiu desempenho próximo ao de modelos como o DeepSeek R1 e o OpenAI o1-mini em testes de benchmark que envolvem raciocínio matemático, codificação e capacidade geral de resolução de problemas.

    Nos gráficos a seguir, divulgados pela Qwen, é possível notar que, de fato, o QwQ-32B apresentou desempenho muito próximo ao DeepSeek R1, modelo que conta com 671 bilhões de parâmetros, sendo que 37 bilhões estavam ativos nos testes.

    Comparação do QwQ-32B com outros modelos em vários benchmarks (imagem: divulgação/Qwen)

    Em parte, os resultados apresentados pelo QwQ-32B se devem à incorporação de uma técnica de aprendizado por reforço (RL, na sigla em inglês) ao projeto.

    Também contribui para o desempenho do QwQ-32B a ampliação de sua janela de contexto de 32.000 para 131.000 tokens.

    Já posso testar o atual QwQ-32B?

    Pode, sim. A forma mais rápida e fácil de se fazer isso é acessando o Qwen Chat (sim, funciona em português) e escolhendo o modelo QwQ-32B-Preview na lista de seleção.

    Quem quiser fazer testes mais elaborados, em aplicações próprias, por exemplo, pode obter o QwQ-32B no Hugging Face ou no ModelScope.

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