华鑫证券：阿里云QWQ-32B全球首发 开源模型已进入商业价值释放期

智通财经APP获悉，华鑫证券发布研报称，阿里云QwQ-32B采用Apache2.0协议全量开源模型权重，支持免费商用及二次开发。据Hugging Face榜单显示，开源仅6天的阿里万相大模型已反超DeepSeek-R1，登顶模型热榜、模型空间榜两大榜单，成为近期全球开源社区最受欢迎的大模型，AI爆发已经远超预期。QwQ-32B的成功表明，将强大的基础模型与大规模强化学习相结合，能够在较小的参数规模下实现卓越性能，这为未来通向通用人工智能提供了可行路径。QwQ-32B的发布印证了全栈开源战略的产业势能，开源模型已进入商业价值释放期。

华鑫证券主要观点如下：

参数效率范式级跃迁：20倍压缩比突破物理极限

QwQ-32B在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，整体性能比肩DeepSeek-R1。QwQ-32B模型拥有320亿参数，其性能可与具备6710亿参数(其中370亿被激活)的DeepSeek-R1媲美。在保持强劲性能的同时，QwQ-32B还大幅降低了部署使用成本，在消费级显卡上也能实现本地部署。在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型都表现出色，几乎完全超越了OpenAI去年9月发布的尺寸相近的o1-mini模型，比肩最强开源推理模型DeepSeek-R1。在测试数学能力的AIME24评测集上，以及评估代码能力的LiveCodeBench中，QwQ-32B表现与DeepSeek-R1相当，远胜于o1-mini及相同尺寸的R1蒸馏模型。

训练方法论革新：结果导向型强化学习体系

QwQ-32BQ基于通过冷启动预训练+任务结果反哺的闭环架构，结合动态奖励模型与规则验证双引擎驱动，在32B参数规模下实现推理能力跃迁。该模型在评估代码能力的LiveCodeBench测试中取得了，与DeepSeek-R1表现相当，印证了大规模强化学习对性能的倍增效应。其智能体模块集成工具调用与环境反馈机制，支持基于外部反馈的批判性思考链生成。强化学习的闭环架构使模型在消费级显卡上实现高性能与低资源消耗的协同突破。

开源生态裂变：构建端侧AI全栈产业图谱

阿里云QwQ-32B采用Apache2.0协议全量开源模型权重，支持免费商用及二次开发。据Hugging Face榜单显示，开源仅6天的阿里万相大模型已反超DeepSeek-R1，登顶模型热榜、模型空间榜两大榜单，成为近期全球开源社区最受欢迎的大模型，AI爆发已经远超预期。QwQ-32B的成功表明，将强大的基础模型与大规模强化学习相结合，能够在较小的参数规模下实现卓越性能，这为未来通向通用人工智能提供了可行路径。

多模态融合开启AI新战场

近年来，全球AI技术竞争持续升级。国际科技巨头加速布局高性能推理模型领域，谷歌于2025年1月推出Gemini2.0推理优化版，微软则于2025年1月宣布目前已经通过Azure AI Foundry接入了DeepSeek-R1模型。国内生态方面，字节跳动火山引擎上线“扣子”Agent开发平台，支持开发者零代码构建工业级智能体应用；百度文心团队已推出ERNIE-R1蒸馏版。值得关注的是，阿里智能信息事业群将通义APP与夸克搜索深度整合，推出“AI全能助手”服务矩阵，同时通过开源社区建设，构建起覆盖推理优化、智能体开发的全栈技术生态。

标的方面

建议重点关注阿里云生态合作伙伴及端侧推理芯片企业，关注阿里巴巴(09988,BABA.US)、谷歌(GOOGL.US)和微软(MSFT.US)。

风险提示

开源模型商业化路径不确定性；端侧部署能效比优化不及预期；国际开源协议合规风险。