东南大学在人工智能领域的探索再次取得突破性进展。2025年3月9日，该校基于昇腾国产算力平台正式接入阿里巴巴最新开源模型QwQ-32B，成为全国首个实现该模型服务落地的高等院校。这一技术融合标志着国产算力基础设施与前沿大模型技术实现协同创新，为高校科研体系注入新型智能驱动力。
QwQ-32B作为参数规模32B的中等体量模型，通过大规模强化学习训练展现出超乎预期的性能表现。在数学推理领域的AIME24评测中，其解题准确率与逻辑严密性达到专业级水平，能够有效处理高阶微分方程、拓扑变换等复杂数学问题。代码生成方面，LiveCodeBench测试数据显示该模型可生成符合工业标准的Python代码片段，在算法实现、异常处理等维度与专业开发者水平相当。尤为突出的是BFCL工具调用测试中，模型展现出环境感知与动态策略调整能力，可自主调用数据库接口、科学计算库等工具链完成多步骤任务。
技术架构层面，QwQ-32B采用稀疏激活与动态路由机制，使32B参数的实际利用率接近传统密集架构的120B模型水平。这种参数效率革命使得模型可在NVIDIA RTX 4090等消费级显卡实现本地部署，单卡推理延迟控制在200毫秒以内，较同精度要求的传统模型降低75%硬件门槛。结合昇腾Ascend 910B芯片的混合精度计算能力，科研团队可在单节点实现每秒1200 tokens的生成速度，满足实时交互式科研需求。
在科研应用场景中，该模型展现出三重核心价值：实验设计阶段，其数学推理能力可辅助构建高维微分方程组；数据解析环节，动态工具调用功能支持自动对接MATLAB、Origin等科研软件；结果验证层面，代码生成模块能快速实现算法原型开发。这种端到端的智能辅助显著缩短理论验证周期，某材料模拟课题组反馈其相变分析效率提升近3倍。
此次技术合作折射出国产技术生态的成熟度提升。昇腾平台通过CANN异构计算架构实现算子级优化，将QwQ-32B的矩阵运算效率提升至理论峰值92%。软硬协同创新模式打破传统GPU生态的路径依赖，为高校科研提供自主可控的技术选择。这种产学研深度融合模式，或将重塑人工智能时代的基础研究范式，推动更多高校构建本土化智能科研基础设施。