中科院科研项目接入通义千问

阿里巴巴官方宣布，中国科学院国家天文台、青藏高原研究所、南海海洋研究所等多个科研项目，近日相继接入了阿里的通义千问开源大模型QwQ-32B。这标志着国产大模型在科研领域的应用迈出了重要一步。通义千问的强大性能和开源特性，为科研创新提供了新的动力，也引发了业界对于国产大模型发展前景的广泛关注。QwQ-32B的接入，将助力中科院在天文、气候、海洋等领域取得更多突破性成果。

全球首个水能粮大模型"洛书"发布

中科院青藏所发布了全球首个水能粮大模型"洛书"，目前已在青藏高原及部分能源企业开展测试工作。“洛书”集成了科学模型"思源"（Hydro Trace）、通义千问推理模型QwQ-32B、多模态模型Qwen2.5-VL，可以对特定区域在不同时间尺度的来水量和来源进行精准分析和预测。该模型对于应对气候变化带来的水资源挑战具有重要意义，能够辅助相关产业用户做出更科学的决策。

"洛书"助力水-能-粮耦合分析

过去50年间，青藏高原的气候变暖速度是全球平均值的2倍，导致冰川和湖泊、河流的水量比例发生变化，并因大气环流变动重新分布水体。这种变化加剧了水资源供给、能源供需以及粮食生产之间的不确定性。AI大模型能够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做出决策。通义千问提供的强大推理能力，使得"洛书"能够有效应对复杂的气候变化挑战。

QwQ-32B的可解释性与产业应用

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，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。这种可解释性对于产业用户至关重要，能够增强他们对模型预测结果的信任。

天文观测助手"星语4.0"升级

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"，在望远镜观测系统中可实现对观测目标的自动排序、望远镜调度和生成数据报告，将观测中的人工干预减少了90％。基于"星语4.0"打造的望远镜观测系统，已成功接入由10台望远镜组成的近邻星系巡天项目（NGSS），并探测到多个瞬变源。

QwQ-32B的性能优势与开源协议

QwQ-32B在本月初刚刚发布，体积比DeepSeek更小，但是性能比肩全球最强开源推理模型，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模型采用宽松的Apache 2.0协议，向全球开源，所有人都可以免费下载及商用。这为科研机构和企业提供了更多选择，也加速了人工智能技术的普及和应用。