千问团队开源会思考的QwQ模型，这模型成精了！

User：
S先生、P先生、Q先生他们知道桌子的抽屉里有16张扑克牌：红桃A、Q、4 黑桃J、8、4、2、7、3 草花K、Q、5、4、6 方块A、5。约翰教授从这16张牌中挑出一张牌来，并把这张牌的点数告诉 P先生，把这张牌的花色告诉Q先生。这时，约翰教授问P先生和Q 先生：你们能从已知的点数或花色中推知这张牌是什么牌吗？于是，S先生听到如下的对话：
P先生：我不知道这张牌。
Q先生：我知道你不知道这张牌。
P先生：现在我知道这张牌了。
Q先生：我也知道了。
请问：这张牌是什么牌？"
QwQ-32B-Preview：
这道题是逻辑推理题，涉及到信息的逐步披露和推理。题目中有一副16张扑克牌，分别是：
- 红桃：A、Q、4
- 黑桃：J、8、4、2、7、3
- 草花：K、Q、5、4、6
- 方块：A、5
约翰教授选了一张牌，把点数告诉了P先生，把花色告诉了Q先生。然后通过他们的对话，我们要推断出是哪张牌。
首先，让我们来梳理一下对话的内容：
1. P先生说：“我不知道这张牌。”   - 这意味着点数是重复的，因为如果点数唯一，P先生就能确定是哪张牌。例如，如果点数是K，只有草花K，那P先生就能确定是草花K。但P先生说不知道，所以点数必须在多个花色中出现。看看哪些点数是重复的：
- A：红桃和方块
- Q：红桃和草花
- 4：红桃、黑桃和草花
- 5：草花和方块
- 其他点数都是唯一的在某个花色中。
所以，可能的点数是A、Q、4、5。
2. Q先生说：“我知道你不知道这张牌。”
- 这句话有点 tricky。Q先生知道花色，而且他说他知道P先生不知道。这意味着，根据Q先生知道的花色，可以确定点数一定是重复的。因为如果花色中的点数是唯一的，那么P先生就能知道是哪张牌。但Q先生肯定地说他知道P先生不知道，所以花色中的点数必须是重复的。
- 让我们看看每个花色中的点数情况：
- 红桃：A、Q、4
- A：红桃和方块
- Q：红桃和草花
- 4：红桃、黑桃、草花
- 所以，红桃花色中的所有点数都是重复的。
- 黑桃：J、8、4、2、7、3
- 4：黑桃、红桃、草花
- 其他点数在黑桃中是唯一的。
- 但Q先生说他知道P先生不知道，所以花色中的所有点数都必须是重复的。但在黑桃中，除了4，其他点数都是唯一的。所以，如果花色是黑桃，且点数是J、8、2、7、3，那么P先生就能知道，这与Q先生的说法矛盾。因此，花色不能是黑桃。
- 草花：K、Q、5、4、6
- Q：草花和红桃
- 4：草花、红桃、黑桃
- 5：草花和方块
- K和6是唯一的。
- 所以，如果花色是草花，点数是K或6，P先生就能知道，这又与Q先生的说法矛盾。因此，花色不能是草花。
- 方块：A、5
- A：方块和红桃
- 5：方块和草花
- 所以，方块中的点数都是重复的。
- 综上所述，Q先生知道花色，且确定所有可能的点数都是重复的，所以花色只能是红桃或方块。
3. P先生说：“现在我知道这张牌了。” 
- P先生原来不知道，但现在知道了。这意味着，在Q先生发言后，P先生通过点数和花色的可能组合，确定了是哪张牌。
- 我们已经知道花色只能是红桃或方块，点数是A、Q、4、5。
- 但P先生现在知道牌了，说明点数加上花色的限制，使得只有唯一一个可能性。
- 让我们看看点数在红桃和方块中的分布：
- A：红桃和方块
- Q：只有红桃    
- 4：红桃     
- 5：方块   
- 等一下，Q先生说花色只能是红桃或方块，但根据之前的分析，花色是红桃或方块。   
- 但是，点数Q只有红桃，4只有红桃，A有红桃和方块，5只有方块。
- P先生原来不知道，说明点数是重复的，即A或5。
- 如果点数是Q或4，只有红桃，那么P先生知道点数后，结合花色是红桃，就能知道是哪张牌，这与P先生第一句“我不知道这张牌”矛盾。
- 所以，点数不能是Q或4，只能是A或5。
- 现在，P先生说他知道牌了，说明在A或5中，结合花色，只有唯一可能性。   
- 但A在红桃和方块都有，5只有方块有。   
- 等一下，如果点数是5，只有方块5，那么P先生知道点数是5，结合花色是方块，就可以确定是方块5。   
- 如果点数是A，花色可以是红桃或方块，那么P先生还是不能确定是哪一张。
- 但是，P先生说现在知道这张牌了，所以点数不能是A，因为A在红桃和方块都有，除非花色是方块，但P先生只有点数信息。   
- 等一下，也许我需要更仔细地思考。\n\n   - Q先生说花色是红桃或方块，因为只有这些花色的点数都是重复的。  
- P先生知道点数，现在他说知道了，说明在花色是红桃或方块的限制下，点数唯一确定了牌。
- 对于点数A，花色可以是红桃或方块，所以P先生不能确定是哪一张。
- 对于点数5，只有方块5，所以P先生知道是方块5。
- 因此，只有当点数是5时，P先生才能确定是方块5。   
- 所以，牌是方块5。\n\n4. Q先生说：“我也知道了。”   
- Q先生原来只知道花色，但不知道是哪张牌，现在他也知道了。   
- 如果花色是方块，点数是A或5。
- 但P先生刚才已经确定是方块5，所以Q先生现在也知道了是方块5。   
- 如果花色是红桃，点数是A、Q、4。
- 但是，根据之前的推理，点数Q和4只有红桃，点数A有红桃和方块。   
- 但P先生原来不知道，所以点数不能是Q或4，只能是A。
- 但是，如果花色是红桃，点数是A，P先生不能确定是红桃A还是方块A。   
- 但P先生说现在知道了，所以只有当点数是5，花色是方块时，P先生才能确定。   
- 因此，Q先生现在也确定是方块5。
综上所述，这张牌是方块5。
**最终答案**
$$ \\boxed{\\text{方块5}} $$

user：
有个人想买几套餐具，到了店里发现，自己的钱可以买21把叉子和21个勺子，也够买28个小刀，但是，他想三样东西都买，而且要配成一套，并且把钱刚好花完，如果你是这个人，你会怎么买呢？
QwQ-32B-Preview：
这个问题挺有意思的。我得好好想想。题目说，我有多少钱可以买21把叉子和21个勺子，或者可以买28个小刀。但是我想三样都买，而且要配成一套，还要把钱正好花完。我要怎么安排呢？
首先，我需要理解一下这里的“一套”是什么意思。
我想应该是买一把叉子、一个勺子和一个小刀作为一个组合，也就是一套包括这三种餐具各一件。对吧？
所以，我的目标是买若干套这样的餐具，每套包含一把叉子、一个勺子和一个小刀，而且要把所有的钱都花完。
但是，题目中给出的信息是，我的钱可以买21把叉子和21个勺子，或者可以买28个小刀。
这说明，叉子和勺子的价格是相同的，因为用同样的钱可以买到相同数量的叉子和勺子，而小刀的价格不同，因为同样的钱可以买更多的小刀。
让我设一下变量，方便计算。
假设叉子的价格是x，勺子的价格也是x，小刀的价格是y。
那么，根据题意：21x + 21x = 42x，这是我的总预算。
另外，这个总预算也可以买28个小刀，也就是28y。
所以，42x = 28y。从这个等式，我可以得出x和y之间的关系。
42x = 28y两边都除以14，得到：3x = 2y
所以，y = (3/2)x
好了，现在我知道小刀的价格是叉子价格的1.5倍。
现在，我想要买若干套餐具，每套包括一把叉子、一个勺子和一个小刀，而且要把钱正好花完。
设我买n套，那么总成本是：n(x + x + y) = n(2x + y)
但是，y = (3/2)x，所以代入得：n(2x + (3/2)x) = n((7/2)x)
所以，总成本是n*(7/2)x
而我的总预算是42x，所以：n*(7/2)x = 42x
两边都除以x（假设x不为零），得到：n*(7/2) = 42
然后，解n：n = 42 / (7/2) = 42 * (2/7) = 12
所以，我可以买12套餐具，每套包含一把叉子、一个勺子和一个小刀，而且把钱正好花完。
但是，我感觉这个答案有点简单，可能哪里想错了。让我再检查一下。
首先，根据题意，钱可以买21叉子和21勺子，或者28小刀。
我设叉子和勺子各为x，小刀为y，然后得到42x = 28y，从而y = (3/2)x
然后，每套餐具是x + x + y = 2x + (3/2)x = (7/2)x
总预算42x，除以每套的成本(7/2)x，得到12套。看起来逻辑是对的。
但是，也许还有其他考虑。
比如，是否必须买整数套？
还是可以单独购买餐具？
题目说要配成一套，并且把钱刚好花完。
所以，应该是买整数套，而且钱要正好花完。
我的计算中，n=12，是整数，符合要求。
或者，可能有其他组合，比如不完全配成套，但题目明确说要配成一套，并且把钱花完，所以应该按照套来买。
所以，我认为答案是买12套餐具，每套包括一把叉子、一个勺子和一个小刀。
**最终答案**
$$ \\boxed{12} $$

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/QwQ-32B-Preview"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "How many r in strawberry."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful and harmless assistant. You are Qwen developed by Alibaba. You should think step-by-step."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 evalscope perf \
 --parallel 1 \
 --model Qwen/QwQ-32B-Preview \
 --attn-implementation flash_attention_2 \
 --log-every-n-query 1 \
 --connect-timeout 60000 \
 --read-timeout 60000\
 --max-tokens 2048 \
 --min-tokens 2048 \
 --api local \
 --dataset speed_benchmark

ollama serve

ollama run modelscope.cn/AI-ModelScope/QwQ-32B-Preview-GGUF

git clone https://github.com/modelscope/ms-swift.git
cd swift
pip install -e .[llm]

# Experimental environment: 4 * A100
# 4 * 60GB GPU memory
NPROC_PER_NODE=4 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 swift sft \
    --model_type qwq-32b-preview \
    --model_id_or_path Qwen/QwQ-32B-Preview \
    --dataset open-o1#20000 \
    --logging_steps 5 \
    --max_length 8192 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --output_dir output \
    --lora_target_modules ALL \
    --num_train_epochs 5 \
    --deepspeed default-zero3

# 直接推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/qwq-32b-preview/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --load_dataset_config true --show_dataset_sample 10
# 使用vllm推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/qwq-32b-preview/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --infer_backend vllm --max_model_len 8192 \
    --load_dataset_config true --show_dataset_sample 10