网友们经过实际测试发现，QwQ在化学计算题目上，除了o1之外，是唯一一个答对的，这确实让人眼前一亮。另外，QwQ的预览版参数量只有32B，这说明o1级别的推理模型可以在本地运行，这些都是值得深入探讨的话题。
官方成绩对比
官方数据显示，QwQ、o1-和o1-mini在多个数据集上各有表现，整体上差距不大。这说明不同的模型在各自领域都有独特的优势，不存在绝对的优劣之别。这种现象在人工智能领域的发展过程中颇为常见。各模型的研发团队会针对各自关注的重点来提升模型性能，因此在不同数据集上会有不同的表现。
QwQ的答题分析
QwQ用两千多字对问题进行了详尽分析。主要思路是通过逐项列举得出正确答案。另一道题QwQ的回答虽然简洁度有所提高，字数仍超过千字，但结果准确无误。这表明QwQ具备完整的解题思路，但答题习惯偏向于长篇论述。这种情况或许与模型优化方向有关，可能是因为过于追求全面性而忽视了简洁性。
在回答问题时，QwQ会遇到失败并需更换策略的情况，甚至可能陷入无法解决的循环。这说明QwQ在改进求解流程上还有很大的提升空间，如何提升求解速度和精确度，是它必须解决的难题。
o1-mini的答题特点
mini在解题时言简意赅。不管是数学题还是其他题型，他都能以常规且高效的方式解决。比如，他直接用简洁的文字把问题解释得明明白白，这在效率上比QwQ要高。在处理情景数学题时，他的答案准确无误，解题方法也普遍适用，这或许与他独特的建模方法有关。
它的解答即便详细呈现了解题步骤，篇幅仍远不及QwQ的回答。尤其在解决概率论问题时，按照常规思路，通过o1-mini就能迅速得出正确答案，这比QwQ采用的枚举法等手段要直接得多。
正确率与过程对比
就准确度而言，QwQ与o1-mini不相上下。但观察解题步骤，QwQ的解题方式不够直接，且包含不少额外步骤。这使得其输出结果在易读性上不如o1-mini。QwQ需思考如何在确保准确率的前提下，提升解题的简洁与易读性，以更贴合用户需求。
QwQ存在的问题与团队态度
QwQ存在冗长和不够集中的问题。千问团队对此直言不讳，并表示将进行改进。然而，在某些题目上，QwQ的表现如同农夫过河时未仔细审题便急于作答。这表明QwQ在多个方面都有提升的余地，无论是算法的改进还是对题意的准确理解。
这并非仅仅是对程序进行优化，还需思考如何全面提高模型的多种能力，比如理解力与解题速度。这整个过程对模型的研发来说，是一项系统工程，必须投入大量心血。
模型发展的思考
观察这些案例，我们发现人工智能模型虽有所提升，但也存在缺陷。比如，大模型在推理上的提升虽明显，但仍有忽视题目细节的问题。未来模型需在多个方面进行优化。那么，您觉得，要使模型更好地服务于公众，最先应该改进的是哪一环节？
模型演进是一连串的进展，QwQ与o1-mini的对比同样给众多AI开发者带来了优化的灵感。
