Qwen真的超越了DeepSeek吗那些眼花缭乱的大模型指标到底是什么意思

随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何准确评估其能力成为人工智能研究和应用中的核心问题。从通用知识到专业推理，从编码能力到工具调用，各种基准测试（Benchmarks）为我们提供了量化模型性能的窗口。

但我们发现，每家公司在公布自己的数据时，可能用的都是不同的指标，这让我们在对比的时候十分困难，就好比每家都拿着不同的尺子。比如我们在 DeepSeek R1 的论文里面会看到这样的图：

而到了阿里发布的 Qwen QwQ-32B又看到这样的数据：

看这个数据，Qwen-QwQ -32 似乎全面超越了 DeepSeek R1，很多媒体也这宣传，那么果真如此吗？我们还得先了解这些参数才能知道。

为此，本文将介绍这两张图里面所列的这些参数，这十个重要的大模型性能测 试基准——AIME2024、Codeforces、GPQA Diamond、MATH-500、MMLU、SWE-Bench Verified、LiveCodeBench、LiveBench、IFEval 和 BFCL是我们常见的，我们将解析它们的含义、测试内容及其在当前技术背景下的重要性（截至 2025 年 3 月 7 日）。

看完之后，你应该有自己的判断了。

▍1、AIME2024：高中水平数学能力

- 含义 ：AIME（American Invitational Mathematics Examination）是美国高中数学竞赛的一个环节，2024年版指的是当年更新的题目集。 AIME题目通常涉及代数、几何、数论和组合数学，难度高于普通高中水平但低于奥林匹克级别 。

- 测试内容 ：评估模型在数学问题求解中的逻辑推理和计算能力，尤其是多步骤推理和抽象思维。

- 重要性 ： 中等偏高 。数学能力 是衡量模型逻辑推理和问题解决能力的重要指标 。AIME2024作为较新的数据集，能避免数据污染（即模型在训练中见过类似题目），因此对测试模型的泛化能力有一定价值。但相比更难的 MATH-500 或 IMO（国际数学奥林匹克），其挑战性稍低，可能无法完全区分顶级模型。

▍2、Codeforces：编程能力

- 含义 ：Codeforces 是一个知名的在线竞技编程平台，定期举办编程比赛，题目涵盖算法和数据结构（如图论、动态规划、贪心算法等），并通过 Elo 评分系统衡量参赛者能力。

- 测试内容 ：评估模型在代码生成、算法设计和问题解决中的表现。题目难度从简单到极高不等。

- 重要性 ： 高 。作为动态更新的真实编程挑战平台，Codeforces 提供了一个“活的”基准， 能有效检测模型在编码任务上的泛化能力和实际应用潜力 。它的重要性在于题目多样性和社区验证，避免了静态数据集的过拟合问题。顶级模型（如 GPT-4）在 Codeforces 上平均 Elo 评分为 392（低于人类新手水平），显示其仍有提升空间。

▍3、GPQA 钻石 ：博士级多学科

- 含义 ：GPQA（Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark）Diamond 是 GPQA 数据集的高质量子集，包含 198 个由博士专家设计的多项选择题，覆 盖生物学、物理学和化学，要求深入的专业知识和多步骤推理。这个数据集是由纽约大学、CohereAI 和 Anthropic 的研究人员联合开发的。

- 测试内容 ：测试模型在研究生级科学问题上的推理能力和知识深度，特别强调“Google-Proof”（难以通过搜索直接解答）。

- 重要性 ： 非常高 。 GPQA Diamond 是目前最困难的科学问答基准之一 ，专家准确率仅 65%-74%，而顶级模型（如 OpenAI o1）达到 78%，显示其能挑战模型极限。它对评估模型在专业领域的真实理解（而非简单记忆）至关重要，尤其适用于 AGI（通用人工智能）研究。

▍4、MATH-500：高难度数学

- 含义 ：MATH-500 是一个包含 500 个高难度数学问题的基准，源自 MATH 数据集，覆盖代数、微积分、数论等，难度接近或超过大学水平。

- 测试内容 ：测试模型在复杂数学问题上的求解能力，强调符号推理和证明能力。

- 重要性 ： 高 。数学是测试模型逻辑和抽象思维的“硬核”领域，MATH-500 的高难度使其成为区分顶级模型的重要工具。例如，链式思维（Chain-of-Thought）提示能显著提升模型表现，反映其推理深度。对追求数学强模型（如科学计算或教育应用）的开发至关重要。

▍ 5、MMLU：通用知识基准

- 含义 ：MMLU（Massive Multitask Language Understanding）是一个包含 57 个学科（从 STEM 到人文学科）的多任务基准，约 15,908 个多项选择题，难度从小学到专业水平。

- 测试内容 ：评估模型的广博知识和跨领域理解能力。

- 重要性 ： 中等偏高 。 MMLU 是最广泛使用的通用知识基准，提供了模型整体能力的快照。 顶级模型（如 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o）准确率接近 88%，但其部分题目可能已被训练数据污染，且推理要求不如 GPQA Diamond 或 MATH-500 严格，因此重要性略有下降。

▍6、SWE-Bench 验证：软件工程能力

- 含义 ：SWE-Bench（Software Engineering Benchmark）Verified 是 SWE-Bench 的精选子集，包含 500 个由专业开发者验证的真实软件工程任务，来自 GitHub 仓库，涉及代码修复和问题解决。

- 测试内容 ：测试模型在实际软件开发场景中的代码理解和生成能力。

- 重要性 ： 高 。软件工程是 LLM 的重要应用领域，SWE-Bench Verified 的真实性和专业验证使其成为评估模型实用性的关键基准。它能揭示模型在处理复杂代码库和上下文时的表现，对工业应用（如自动化编程）意义重大。

▍7、LiveCodeBench：编码能力

- 含义 ：LiveCodeBench 是一个动态更新的编码基准，从 LeetCode、AtCoder 和 Codeforces 收集新问题（截至 2024 年 8 月超过 600 个），测试代码生成、自修复、执行和测试预测等能力。

- 测试内容 ：全面评估模型在编码任务中的多样化能力，强调无污染评估。

- 重要性 ： 非常高 。其动态性和多任务设计避免了数据污染，同时覆盖编码的多个方面（如调试和优化）。它能区分模型在不同编码场景中的相对优势（如 Claude-3-Opus 在测试预测上超过 GPT-4），对开发全面的代码助手至关重要。

▍8、LiveBench：模型综合能力

- 含义 ：LiveBench 是一个多领域基准，包含数学、编码、推理、语言理解、指令遵循和数据分析 6 大类 18 个任务，使用近期数据（如过去 12 个月的数学竞赛题目）确保无污染。

- 测试内容 ：测试模型在多样化任务中的综合能力，强调客观评分和实时更新。

- 重要性 ： 高 。LiveBench 的多样性和更新频率使其成为评估模型全面性和适应性的强大工具。当前模型最高准确率仅 65%，显示其挑战性。对开发多功能 LLM（如聊天机器人或智能代理）有重要参考价值。

▍9、IFEval：模型指令遵循能力

- 含义 ：IFEval（Instruction Following Evaluation）包含 500 个提示，每个提示附带可验证的指令（如“用 400-450 字回答”或“提及某关键词 3 次”），测试模型遵循指令的能力。

- 测试内容 ： 评估模型在理解和执行具体指令时的精确性。

- 重要性 ： 中等 。指令遵循是 LLM 在实际应用（如写作助手）中的核心能力，IFEval 提供了一种客观的量化方法。但其任务较为单一，重要性不及多领域或高难度基准。

▍10、BFCL：外部交互能力

- 含义 ：BFCL（Berkeley Function-Calling Leaderboard）是一个评估模型调用外部函数和 API 能力的基准，包含 2000 个多语言（Python、Java 等）问答对，涉及多函数调用和相关性检测。

- 测试内容 ：测试模型与外部工具交互的能力，模拟真实应用场景。

- 重要性 ： 高 。随着 LLM 被集成到工具链（如自动化工作流），函数调用能力日益重要。BFCL 的多样性和实用性使其成为评估模型生态适应性的关键指标。

▍综合重要性排序与分析

基于当前 LLM 发展趋势（截至 2025年3月7日），以下是重要性排序（从高到低）及理由：

1. GPQA Diamond ：挑战模型极限，测试专业推理，AGI 研究核心。

2. LiveCodeBench ：动态、无污染、多任务编码评估，实用性强。

3. SWE-Bench Verified ：真实软件工程任务，工业应用关键。

4. Codeforces ：动态编程挑战，算法能力标杆。

5. MATH-500 ：高难度数学推理，逻辑能力试金石。

6. LiveBench ：多领域综合评估，适应性测试。

7. BFCL ：工具调用能力，生态集成趋势。

8. MMLU ：广博知识基准，基础评估工具。

9. AIME2024 ：数学推理中等挑战，泛化能力参考。

10. IFEval ：指令遵循专项，应用场景有限。

▍重要性背后的逻辑

- 挑战性与区分度 ：GPQA Diamond、MATH-500 等高难度基准能区分顶级模型（如 o1 的 78% vs. Claude 3.5 的 59.4%），对技术进步更有指导意义。

- 实用性 ：LiveCodeBench、SWE-Bench Verified、BFCL 直接关联实际应用（如编码、软件开发、工具集成）。

- 动态性与无污染 ：LiveCodeBench、LiveBench、Codeforces 的实时更新避免数据泄露，确保公平性。

- 全面性：MMLU 和 LiveBench 覆盖多领域，但可能因广度牺牲深度。

▍Qwen-QwQ-32B 真的全面超越了 DeepSeek R1 吗？

根据所列指标重要度排行，我们在来看阿里公布的这张图：

我们发现，TOP 5 的指标里面阿里只公布了一个，而 DeepSeek 几乎全公布了。 对于最重要的一个参数 GPQA Diamond阿里的报告里面没有，吴恩达的公司 Artificial Analysis连夜做了测试：

测试结果： 59.5%，显著低于 DeepSeek R1 的 71% 成绩 ，略低于 Gemini 2.0 Flash 的 62% 成绩

AIME 2024 测试：78%，与阿里巴巴官方宣称一致，此成绩超过了 DeepSeek R1，并且在测试的所有模型中仅次于 o3-mini-high。

▍ 其他相关背景信息：

➤ QwQ-32B 的参数量比 DeepSeek R1 的 671B 总参数量少约 20 倍，甚至少于 DeepSeek R1 的 37B 活跃参数量;

➤ 值得注意的是，QwQ-32B 采用 BF16 格式训练和发布，而 DeepSeek R1 则采用 FP8 格式原生训练和发布;

➤ 这意味着 QwQ-32B 和 DeepSeek R1 的原生版本分别占用 65GB 和 671GB 的存储空间—但在支持原生 FP8 的硬件上 (如 NVIDIA H100)，DeepSeek R1 在每次前向传递中可能实际使用更少的有效计算资源。

看到这里，我想你大概明白了是怎么回事。至于阿里的 Qwen-QwQ-32B 是否真的能以小博大，超越比自己大 20 倍参数的 DeepSeek R1。很明显不可能，充其量只是在某些指标上超越。但完整的结论只有等到双方的对比指标都一致才能进行判断，吴恩达的公司Artificial Analysis正在进行测试，相信谜底很快就能揭晓了。