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 3.3 70B Instruct، من تطوير Meta، هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات تم ضبطه خصيصًا للمهام القائمة على التعليمات ومُحسّن للتطبيقات المحادثة. يمكنه معالجة وإنشاء نصوص بلغات متعددة، مع نافذة سياقية تدعم حتى 128,000 وحدة. تم إطلاقه في 6 ديسمبر 2024، ويتفوق النموذج على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والخاصة في معايير الصناعة المختلفة. يستخدم الانتباه الاستعلامي المجمع (GQA) لتحسين قابلية التوسع، وتم تدريبه على مجموعة بيانات متنوعة تضم أكثر من 15 تريليون وحدة من مصادر متاحة للجمهور. معرفة النموذج محدثة حتى ديسمبر 2023.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور فيديو | نص |
مزودو API
| - | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
تاريخ قطع المعرفة
| غير معروف | 12.2024 |
مفتوح المصدر
| نعم (المصدر) | نعم |
تسعير الإدخال
| $0 | $0.23 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| $0 | $0.40 لكل مليون رمز |
MMLU
| 78.4% المصدر | 86% 0-shot, CoT المصدر |
MMLU-Pro
| 49.5% | 68.9% 5-shot, CoT المصدر |
MMMU
| 70% | غير متاح |
HellaSwag
| غير متاح | غير متاح |
HumanEval
| غير متاح | 88.4% pass@1 المصدر |
MATH
| 82.2% | 77% 0-shot, CoT المصدر |
GPQA
| 46.0% Diamond | 50.5% 0-shot, CoT المصدر |
IFEval
| غير متاح | 92.1% المصدر |
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.