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在測試數學能力的 AIME24 評測集上，以及評估代碼能力的 LiveCodeBench 中，千問 QwQ-32B 表現與 DeepSeek-R1-671B 相當，遠勝于 OpenAI-o1-mini 及相同尺寸的 R1 蒸餾模型。在由 Meta 首席科學家楊立昆領銜的“最難 LLMs 評測榜” LiveBench、谷歌等提出的指令遵循能力 IFEval 評測集、由加州大學伯克利分校等提出的評估準確調用函數或工具方面的 BFCL 測試中，千問 QwQ-32B 的得分均超越了 DeepSeek-R1-671B。

前置準備

首次使用云原生應用開發平臺 CAP[1] 會自動跳轉到訪問控制快速授權頁面，滾動到瀏覽器底部單擊確認授權，等待授權結束后單擊返回控制臺。
本教程在函數計算中創建的 GPU 函數，函數運行使用的資源按照函數規格乘以執行時長進行計量，如果無請求調用，則只收取閑置預留模式下預置的快照費用，CAP 中的極速模式通過預置實例快照實現毫秒級響應，其技術原理對應函數計算的閑置預留模式，適用于需要快速冷啟動的場景。建議您領取函數計算的試用額度 [2] 抵扣資源消耗，超出試用額度的部分將自動轉為按量計費，更多計費詳情，請參見計費概述 [3]。

方式一：應用模板部署

創建項目
進入 CAP 控制臺 [4] 單擊基于模板創建開始創建。
部署模板
在搜索欄輸入 QWQ 進行搜索，單擊基于 Qwen-QwQ 推理模型構建 AI 聊天助手，進入模板詳情頁，單擊立即部署。

選擇地域，目前支持北京、上海、杭州，單擊部署項目，在項目資源預覽對話框中，您可以看到相關的計費項，詳情請見計費涉及的產品 [5]。單擊確認部署，部署過程大約持續 10 分鐘左右，狀態顯示已部署表示部署成功。

說明：選擇地域時，一般是就近選擇地域信息，如果已經開啟了 NAS 文件系統，選擇手動配置模型存儲時，請選擇和文件系統相同的地域。如果您在測試調用的過程中遇到部署異常或模型拉取失敗，可能是當前地域的 GPU 顯卡資源不足，建議您更換地域進行重試。
驗證應用
部署完畢后，點擊 Open-WebUI 服務，在訪問地址內找到公網訪問單擊訪問。在 OpenWebUI 界面體驗 QwQ 模型進行對話。

方式二：模型服務部署

使用 API 形式進行模型調用，接入線上業務應用。

創建空白項目
進入 CAP 控制臺 [6] 單擊創建空白項目開始創建，并為項目命名。
選擇模型服務
部署模型服務
選擇模型 QwQ-32B-GGUF，目前僅支持杭州地域。

單擊資源配置，QwQ-32B-GGUF 推薦使用 Ada 系列，可直接使用默認配置。您可以根據業務訴求填寫需要的卡型及規格信息。

單擊預覽并部署，在服務資源預覽對話框中，您可以看到相關的計費項，詳情請見計費涉及的產品 [7]。單擊確認部署，該階段需下載模型，預計等待 10~30 分鐘即可完成。
驗證模型服務
單擊調試，即可測試和驗證相關模型調用。

在本地命令行窗口中驗證模型調用。
第三方平臺 API 調用
您可以選擇在 Chatbox [8] 等其他第三方平臺中驗證和應用模型調用，以下以 Chatbox 為例。