阿里巴巴官方宣布,，近日，中國科學院國家天文臺,、青藏高原研究所,、南海海洋研究所等多個科研項目,，相繼接入了阿里的通義千問開源大模型QwQ-32B。

其中,，中科院青藏所發(fā)布了全球首個水能糧大模型“洛書”,，已在青藏高原及部分能源企業(yè)開展測試工作。

洛書集成了科學模型“思源”（Hydro Trace）,、通義千問推理模型QwQ-32B,、多模態(tài)模型Qwen2.5-VL，可以對特定區(qū)域在不同時間尺度的來水量和來源進行精準分析和預測,。

據(jù)介紹,，過去50年間，青藏高原的氣候變暖速度是全球平均值的2倍,，導致冰川和湖泊,、河流的水量比例發(fā)生變化，并因大氣環(huán)流變動重新分布水體,。

這一變化會加劇水資源供給、能源供需以及糧食生產(chǎn)之間的不確定性,。三者之間相互依存,、相互影響的關系被稱為“水-能-糧耦合”。

現(xiàn)在,，AI大模型能描繪和預測這一復雜關系的變化,，從而輔助水電站等產(chǎn)業(yè)用戶作出決策。

中科院青藏所助理研究員夏萃慧介紹說,，洛書的最終目的是產(chǎn)業(yè)應用,，QwQ-32B的推理過程透明可見的，實現(xiàn)了全鏈條可解釋,。

它可以在幾十秒內,，量化回答任意某年、某月甚至某日,，對其來水量影響最大的氣候環(huán)境變量是什么,，影響作用的地點在哪里，并據(jù)此分析氣候變化帶來的潛在影響,。

中科院國家天文臺的天文觀測助手“星語4.0”,，已經(jīng)將底層模型從Qwen2.0升級至QwQ-32B。

接入QwQ-32B后的星語,，在望遠鏡觀測系統(tǒng)中可實現(xiàn)對觀測目標的自動排序,、望遠鏡調度和生成數(shù)據(jù)報告，將觀測中的人工干預減少了90％,。

基于“星語4.0”打造的望遠鏡觀測系統(tǒng),，已成功接入由10臺望遠鏡組成的近鄰星系巡天項目（NGSS）,，已成功探測到SN2024xin、AT2025pk等瞬變源,。

同時,，國家天文臺基于QwQ-32B升級了星語的科教應用，為20萬所中小學和廣大天文愛好者提供豐富的天文科教內容,。

QwQ-32B是在本月初剛剛發(fā)布的,，體積比DeepSeek更小，但是性能比肩全球最強開源推理模型,，在數(shù)學,、代碼及通用能力上實現(xiàn)質的飛躍，整體性能比肩DeepSeek-R1,。

QwQ-32B模型采用寬松的Apache 2.0協(xié)議,，向全球開源，所有人都可免費下載及商用,。