使用场景
- 在GPQA基准测试中，QwQ取得了65.2%的分数，展现了其在科学问题解决方面的能力。
- 在AIME测试中，QwQ的得分为50.0%，显示了其在数学问题解决方面的强项。
- 在LiveCodeBench中，QwQ的得分为50.0%，验证了其在现实世界编程场景中的编程能力。
产品特色
- 语言混合和代码切换：模型可能会在不同语言之间意外切换，影响回应的清晰度。
- 递归推理循环：模型可能会进入循环推理模式，导致回答冗长而无定论。
- 安全和伦理考虑：模型需要增强的安全措施以确保可靠和安全的性能。
- 性能和基准测试限制：模型在数学和编程方面表现出色，但在常识推理和语言理解方面仍有改进空间。
使用教程
1. 访问QwQ的GitHub页面以获取模型的访问权限。
2. 根据文档说明，设置并运行QwQ模型。
3. 提供一个需要解决的问题或任务，观察QwQ如何处理。
4. 分析QwQ的输出，评估其推理过程和结果。
5. 根据需要调整问题或任务的复杂性，以测试QwQ的性能。
6. 将QwQ的结果与其他AI模型或传统方法进行比较，以评估其优势和局限性。
