松山市で乾電池を捨てる方法|2026年度の分別・出し方と2027年4月からの変更
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Alibabaは最新の推論モデルを公式に発表したばかりだが、Alibabaの「誇大宣伝」がすべて真実であれば、DeepSeekとOpenAIには懸念材料があるようだ。このモデルはオープンソースなので、誰でも無料でアクセスして体験できます。
QwQ-32b(Quan-with-Questions)と呼ばれるアリババの新しい AI モデルは、今日のほぼすべての主要な言語モデルよりもはるかに少ないパラメータで実行されるため、必要なリソースが少なくなります。 Alibaba は、QwQ-32b のパフォーマンスは DeepSeek や OpenAI の o1-mini と同等であると主張しています。
DeepSeek-R1 大規模言語モデル (LLM) は 2 月初旬にリリースされ、ChatGPT が設定したゴールド スタンダードに挑戦しながらも、運用コストがはるかに低いことから大きな話題を呼びました。 QwQ-32b では、Alibaba はこの限界をさらに押し広げたいと考えているようです。
技術的には、DeepSeek-R1 を実行するには 6,710 億のパラメータが必要で、そのうち 370 億のパラメータが有効になります。一方、アリババのQwQ-32bに必要なパラメータは320億個だけです。これらの数字は多くの人にとって抽象的に思えるかもしれませんが、コンピューティング能力に大きな違いをもたらします。DeepSeek-R1 の実行には 1600 GB の VRAM が必要でしたが、QwQ-32b では 24 GB の VRAM しか必要ありません。ほとんどの場合、これには Nvidia H100 または同等のグラフィック カードが必要になりますが、ゲーマー向けの RTX 4090 でも 24GB の VRAM が搭載されています。最新の RTX 5090 ではこの数字が 32GB に増加します。
わずか 320 億のパラメータでも、QwQ-32B は数学、プログラミング、一般的な問題解決などの分野で R1 と同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮するとさえ主張されています。アリババはまた、QwQ-32Bは1000億のパラメータで構築されたOpenAIのo1-miniよりも優れていると述べた。 QwQ-32B は、世界最大のオープンソース AI モデル コミュニティである Hugging Face で入手できます。

Alibaba の QwQ-32b は Apache 2.0 ライセンスの下で利用可能であり、企業や研究者が自由に使用できることを意味します。さらに重要なのは、Alibaba の Qwen Chat を通じて試すことができることです。 DeepSeek と同様に、QwQ-32b にもサブジェクト制限に関していくつかの制限があります。たとえば、政治問題について質問された場合、Qwen Chat はそれが不適切な話題であることを示すメッセージを表示します。しかし、すぐにわかる利点もいくつかあります。
QwQ-32b は、簡単な質問に対しても非常に詳細な回答を提供するようです。これは良いことかもしれませんが、ある意味では、求めていない不要な情報が大量に提供されるため、かなり迷惑です。利点の 1 つは、QwQ-32b が ChatGPT の Deep Thinking 機能と同様に推論プロセス全体を表示できることですが、その深さは ChatGPT ほどではありません。
Alibaba の主張が実現するかどうかはまだ分からないが、ChatGPT と DeepSeek には新たな強力な競争相手が誕生したようだ。
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