خلال الأشهر الخمسة الماضية منذ إصدار Qwen2-VL، قام المطورون ببناء نماذج جديدة بناءً عليه، مقدّمين ملاحظات قيّمة. الآن، يقدم Qwen2.5-VL قدرات محسّنة، تشمل التحليل الدقيق للصور والنصوص والرسوم البيانية، بالإضافة إلى تحديد المواقع للكائنات مع مخرجات JSON منظمة. يفهم مقاطع الفيديو الطويلة، ويحدد الأحداث الرئيسية، ويعمل كعميل يتفاعل مع الأدوات على أجهزة الكمبيوتر والهواتف. يتميز هيكل النموذج بمعالجة ديناميكية للفيديو ومشفر ViT مُحسّن لتحسين السرعة والدقة.
Llama 3.1 Nemotron 70B من NVIDIA هو نموذج لغوي قوي مُحسّن لتقديم استجابات دقيقة وغنية بالمعلومات. مبني على بنية Llama 3.1 70B ومُحسّن بتعلم التعزيز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، يحقق أداءً متميزًا في معايير المحاذاة التلقائية. مصمم للتطبيقات التي تتطلب دقة عالية في توليد الاستجابات والفائدة، وهو مناسب لمجموعة واسعة من استفسارات المستخدمين عبر مجالات متعددة.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور فيديو | نص |
مزودو API
| - | OpenRouter |
تاريخ قطع المعرفة
| غير معروف | - |
مفتوح المصدر
| نعم (المصدر) | نعم |
تسعير الإدخال
| $0 | $0.35 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| $0 | $0.40 لكل مليون رمز |
MMLU
| 78.4% المصدر | 85% 5-shot المصدر |
MMLU-Pro
| 49.5% | غير متاح |
MMMU
| 70% | غير متاح |
HellaSwag
| غير متاح | غير متاح |
HumanEval
| غير متاح | 75% المصدر |
MATH
| 82.2% | 71% المصدر |
GPQA
| 46.0% Diamond | غير متاح |
IFEval
| غير متاح | غير متاح |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.