阿里通义开源RL新模型 - 阿里通义开源了QwQ-32B RL新模型 性能比肩满血DeepSeek R1 在AIME24数学测试和LiveCodeBench代码评估中表现优异 [1] - 该模型采用创新训练方法 通过校验生成答案正确性提供反馈 相比传统奖励模型训练时间大幅缩短 [2] - 公司预告将在Qwen Chat平台发布QwQ-Max-Preview模型 并承诺持续开源更多RL模型 [3][4][5] 大模型本地化部署进展 - 高性能大模型本地部署门槛显著降低 仅需NVIDIA 4090显卡或24G内存以上Mac mini即可实现 成本控制在4位数人民币 [6] - 苹果Mac Studio搭载M3 Ultra芯片(32核CPU/80核GPU)可实现满血DeepSeek-R1本地化运行 速度达20token/s 价格从70万降至7万人民币 [8][9] - 512GB内存配置的Mac Studio可支持更强大本地AI运算能力 [11][12] AI行业发展趋势 - RL技术突破将显著提升智能硬件性能 推动应用需求爆发 利好Agent技术发展 [7] - Manus AI等Agent产品引发市场关注 提升应用端对AI能力的期待 将带动算力需求增长 [13][14] - 中国科技公司在RL大规模强化学习领域取得突破 行业估值逻辑面临重塑 [14]