《超越DeepSeek！中科院大规模引入阿里通义千问QwenQ-32B掀起AI新风暴》

颠覆行业！阿里通义千问QwenQ-32B强势登场，挑战DeepSeek引领AI新时代

　　 近日，中国科学院下属的多个重要科研机构，如国家天文台、青藏高原研究所以及南海海洋研究所等，陆续接入了阿里巴巴集团推出的通义千问开源大模型QwQ-32B。这一举措标志着人工智能技术在科研领域的应用进一步深化，为科学研究带来了新的可能性。 在我看来，这种合作不仅能够提升科研效率，还可能催生出更多跨学科的研究成果。借助强大的AI算力支持，科学家们可以更快地处理海量数据，并从中发现潜在规律或创新思路。同时，这也体现了我国科技企业与学术界之间日益紧密的合作关系，对于推动整个社会科技进步具有重要意义。未来希望看到更多类似的跨界融合案例出现，共同促进国家整体创新能力的提高。

　　 其中，近日，中科院青藏所推出了全球首款专注于水能与粮食关联研究的大模型“洛书”。这一成果已经在青藏高原以及部分能源企业进入测试阶段。从初步反馈来看，“洛书”不仅能够更精准地分析水资源分布与粮食生产之间的复杂关系，还为相关领域的决策提供了科学依据。 在我看来，“洛书”的发布标志着我国在跨学科研究领域迈出了重要一步。通过整合水能、粮食等关键资源要素，该模型有望帮助我们更好地应对气候变化带来的挑战，并优化区域发展策略。特别是在青藏高原这样生态环境敏感且资源有限的地区，“洛书”提供的数据支持显得尤为宝贵。未来，希望这一技术能进一步推广到更多需要精细化管理的行业和地区，为国家可持续发展目标贡献力量。

　　 洛书结合了科学模型“思源”（HydroTrace）、通义千问推理模型QwQ-32B以及多模态模型Qwen2.5-VL，能够针对特定区域在多种时间尺度上实现来水量及其来源的精准分析与预测。这一技术突破不仅展现了人工智能在水资源管理领域的巨大潜力，也为应对全球气候变化带来的水文挑战提供了强有力的工具。 我认为，这种基于先进算法和技术的应用，不仅能帮助我们更清晰地理解自然界的水循环规律，还能为政策制定者提供科学依据，从而更好地规划水资源分配，提升防洪抗旱能力。特别是在当前极端天气事件频发的情况下，这样的技术支持显得尤为重要。希望未来能有更多类似的技术成果被应用到实际生活中，造福人类社会。

　　 据介绍，过去50年来，青藏高原的气候变暖速度达到全球平均水平的两倍，这一变化不仅影响了冰川的消融，还改变了湖泊和河流的水量分配。由于大气环流的调整，这些水资源的分布也发生了新的变化。

　　 这一变化将进一步增加水资源供给、能源供需以及粮食生产的不确定性。这三者之间紧密相连，彼此制约又互相促进，这种复杂的关系被称作“水-能-粮耦合”。在我看来，“水-能-粮耦合”不仅揭示了资源与环境问题的内在联系，也提醒我们必须以系统性思维来应对这些挑战。当前全球气候变化背景下，如何平衡这三者的协同发展，已成为一个亟待解决的重要课题。我们需要更加注重技术创新和政策协调，以实现资源的高效利用和可持续发展。只有这样，才能在保障粮食安全的同时，兼顾能源供应和水资源保护的需求。

　　 现在，AI大模型能描绘和预测这一复杂关系的变化，从而辅助水电站等产业用户作出决策。

　　 中科院青藏所助理研究员夏萃慧介绍说，洛书的最终目的是产业应用，QwQ-32B的推理过程透明可见的，实现了全链条可解释。

　　 它可以在几十秒内，量化回答任意某年、某月甚至某日，对其来水量影响最大的气候环境变量是什么，影响作用的地点在哪里，并据此分析气候变化带来的潜在影响。

　　 洛书大模型的时空动态分布图

　　 中科院国家天文台的天文观测助手“星语4.0”，已经将底层模型从Qwen2.0升级至QwQ-32B。

　　 接入QwQ-32B后的星语系统，在望远镜观测中能够自动完成目标排序、望远镜调度以及生成数据报告，大幅降低了观测过程中的人工干预，减少了90％的人工操作需求。

　　 依托“星语4.0”开发的观测系统，已经顺利融入近邻星系巡天项目（NGSS），该项目由10台望远镜协同工作。近日，该系统成功捕获了SN2024xin、AT2025pk等暂现源的信号。

　　 同时，国家天文台对QwQ-32B系统进行了升级优化，推出了全新的星语科教应用，为全国20万所中小学及众多天文爱好者带来多样化的天文科普资源。

　　 “星语4.0”已接入近邻星系巡天项目

　　 QwQ-32B于本月初发布，其体积相较于DeepSeek更为紧凑，但在数学、代码和通用能力方面实现了显著提升，整体性能可与全球顶尖的开源推理模型相媲美，且在某些方面甚至达到了DeepSeek-R1的水平。

　　 QwQ-32B模型以宽松的Apache2.0协议发布，正式在全球范围内开源。从此，任何人都可以免费下载并用于商业用途。