还在羡慕大佬们动辄千亿参数的大模型？还在苦恼本地电脑跑不动那些“吞金兽”级别的 AI？ 今天，搬主题就给你带来一个好消息！ 阿里云 Qwen 团队最近放了个大招，发布了他们最新的研究成果 QwQ-32B 推理模型！ 这款模型厉害在哪儿呢？ 区区 320 亿参数，QwQ-32B性能竟然能硬刚 6710 亿参数的 DeepSeek-R1！ 我的天，这简直就是 AI 界的“小钢炮”，性价比直接拉满！并且要求不高，直接在消费级显卡上就可以运行，比如本地显卡为3090，直接部署就可以使用了，这里搬主题介绍一下本地一键安装部署阿里云通义千问QwQ-32B图文教程。
硬核实力派：32B 参数干翻千亿级大模型，强化学习功不可没！
可别小看这 320 亿参数，阿里云 Qwen 团队为了 QwQ-32B 可谓是下了苦功夫。 他们采用了 大规模强化学习技术，就像给模型打了“鸡血”一样，直接把 QwQ-32B 的智能水平提升了一个档次！ 用官方的话说，这叫 “技术突破性地提升了语言模型的智能水平”。
有多牛呢？ 数据说话！ QwQ-32B 不仅 远超 同门师兄弟 DeepSeek-R1-Distill-Qwen32B（同样基于 QWen32B 训练出来的蒸馏模型），而且 直接叫板 DeepSeek-R1！ 要知道 DeepSeek-R1 可是个参数巨兽，拥有 6710 亿参数 (激活参数也有 370 亿)！ QwQ-32B 能以小博大，性能匹敌千亿级模型，这 强化学习 的威力，真是让人不得不服！
更令人惊喜的是，QwQ-32B 在 数学推理、编程能力和通用智能 三大核心能力维度都表现出色：
- 数学推理： 能像福尔摩斯一样，通过逻辑链分解复杂问题，轻松求解。
- 编程能力： 代码生成、调试优化，双管齐下，程序员的好帮手！
- 通用智能： 整合工具调用和环境反馈机制，学会 “看眼色行事”，动态调整推理策略，更像真人！
基准测试更是亮瞎眼：GSM8K 数学数据集准确率高达 98.7%，HumanEval 编程测试斩获 89.3 分！ 这数据，直接超越同规模模型一大截，简直是 “开挂” 了！
本地部署 YYDS！告别高价 API，一块 24G 显卡就够了！
重点来了！ 阿里云 Qwen 团队这次真是把 “开源 & 轻量化” 的精神贯彻到底！ QwQ-32B 不仅开源，还 极其友好地支持本地部署！ 你没听错，不用动辄几张 A100，一块 24G 显存的显卡就能跑起来！ 这门槛，简直低到尘埃里了！
“不是 671 亿参数玩不起，而是 32B 更有性价比！” 这句话简直说出了广大 AI 爱好者的心声！ 本地部署 QwQ-32B，告别高昂的 API 调用费用，数据安全和隐私也更有保障，简直不要太香！
5 分钟极速体验！ Ollama + Chatbox 一键部署教程，小白也能轻松上手！
说了这么多，心动了吗？ 别担心部署太复杂，搬主题这就手把手教你，5 分钟搞定 QwQ-32B 本地部署！ 不敲代码、不买课、不买会员，只需简单几步，就能体验 320 亿参数大模型的强大魅力！
- CPU: Intel 10900k
- 内存: 128G DDR4 3600MHz
- 显卡: Nvidia 3090 24G 显存
- 操作系统： Windows 11
部署方案： Ollama + Chatbox （简单粗暴，新手友好！）
科普时间（老司机请跳过）：
- Ollama： 一款 开源的大语言模型本地部署神器！ 它最大的优点就是 “纯纯简单”！ 安装超方便，一条命令就能启动和操作各种开源大模型！ 简直是小白福音！
本地部署超详细教程：
第一步：安装 Ollama（比装原神还简单！）
- 访问 Ollama 官网： www.ollama.com
- 下载安装包： 根据你的操作系统选择对应的安装包（搬主题这里以 Windows 为例）。
- 一键安装： 双击安装包，一路 “Next”，简直比安装 “原神” 还简单！详细过程如下
下载好了后直接点击安装。 这个阶段不要做任何修改，一路默认设置就好。当安装结束后先验证一下是否装成功。
打开 windows 的命令行 CMD, 输入 ollama -v，看到输出 ollama version is 0.5.13 那就证明 OK。
第二步：拉取 QwQ-32B
直接去 Ollama 网站下载即可。
坑点预警：官网下载需要魔法，否则速度堪比蜗牛（推荐用国内镜像）
提供了好几个不同模型版本，比如 32b， 32b-fp16，
因为量化都是有损的，只要把握数字越小，模型体积越小，所以模型能力会更弱这个逻辑就行。所以 q4 就是 QwQ32b 家族中，体积最小，性能有可能是最弱的那个（不排除 8bit 量化也都差不多的效果）。
我们部署就选用 32b-q4_K_M，选用它的原因很简单， 因为 3090 的 24G 显存只能装下这个模型。
Ollama 的模型包本质上是一个 微服务镜像，类似云端的模型即服务（MaaS），但设计为本地离线运行。
这样，你就完全不用考虑和底层硬件、python 依赖等等这些麻烦的问题。
里面包括模型 checkpoint、配置文件、运行时的环境（依赖库、推理引擎）、其他组件等等，提供了运行模型的一切，都打包好了。
这里你可以理解成这是大模型的 APP Store，和手机里下载应用是一样的简单。
区别这里不是下载按钮，而是在命令行 CMD 中输入如下指令，开始下载模型。
如果一切顺利，就会开始正式下载模型。
请做好心理准备，下载时间会比较长。
等模型下载完成后，在 CMD 中输入下面的指令加载模型并运行，就可以开始和 Qwen QwQ 32B 模型对话。
看下对话效果——
可以看到，已经成功地提问对话了。
虽然 Ollama 提供了交互页面，但是是程序员风格的，虽然在我眼里是最美的，但是追求美颜的小伙还需要下载一个页面美工——
第三步：安装前端交互工具 Chatbox
这种工具的选择有很多，有 Chatbox、Cherry Studio、 Open-WebUI 等等。
我选用了 chatbox，页面长这个样——
其中 Open-WebUI 于 QwQ 的官网页面最为接近，这是因为 QwQ 的官网也是拿 Open-WebUI 魔改的。(🤣)
安装完成后，需要进行如下设置：
- 点击设置
- 在上图 2 中的位置选择
OLLAMA API - 3 的位置会自动配置好上图中的内容。
- 点击 4 确定。
配置完成后，你的主界面就会和下图一样:
点击红框处选择 qwq:32b-q4_K_M 模型，就可以在箭头处开始和属于你的 QwQ 模型对话了。
到此，整个本地部署全部完成。
看看部署效果如何
上面已经问过「9.9 和 9.11 谁大」的问题，已经可以使用了。
但为了不失严谨性，我们将会对 QwQ-32b_q4_K_M本地模型、QwQ-32b官网模型 进行简单对比，看看能复刻多少效果。
题目一: 银行金库里的小偷
这是一个小学奥数难度的题，我猜这他们应该都没问题，但没准也会阴沟里翻船呢，对吧 ?
先看官网 QwQ-32B的答案：
回答很准确,没什么可以挑剔的。
然后是上面我本地的 QwQ-32b_q4_K_M:
这个视频没有进行任何加速，可以看到，在发送的一瞬间，就立马开始输出。
比官网爽太多了！
第一题没有分出胜负， 加大难度！！
题目二: 池塘取水
官网 QwQ-32B的答案：
下面是本地的 QwQ-32b_q4_K_M:
可以看到，本地版也成功的给出了两种不同的方法。
题目三: 编程题
本地部署大模型用来作为编程助手是一个比较大的需求。对于当前大模型的能力来说，Leetcode 这类普通的面试题应该可以秒杀。
所以直接给他们上难度。
官网 QwQ-32B：
一把过。而且对物理规律的把握非常准确。
很难让人相信这是一个只有 32B 参数的模型。我们再看看本地的 QwQ-32b_q4_K_M 的表现：
这次非常遗憾，没有完全输出答案就中断了。
吐了 3、4 分钟之后，就卡住了，之后也没再输出。
应该是显存不足了，大模型推理的过程会慢慢吞噬显存，到一定长度后就爆了。尤其是长文本和复杂任务推理的时候。而且，QwQ32b 模型有一个特点就是会输出超长的思考过程，动不动几万字 token，官网使用卡住了就大概率就是爆了。
上面这三道测试题，虽然不具备严谨的统计意义，但可以很直观的让大家感受到本地部署的 QwQ 32b 模型能力。
一句话总结就是，对于普通难度的问题，与官网没有太大区别。对于某些超级难的问题，本地模型还是有些困难。但本地部署模型的那种让你随时都能用，不需要排队等待的那种爽感，可不是在线模型能够带给你的。
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最后编辑时间为: Mar 28, 2026 at 02:27 am