In den fünf Monaten seit der Veröffentlichung von Qwen2-VL haben Entwickler darauf basierende neue Modelle erstellt und wertvolles Feedback gegeben. Jetzt führt Qwen2.5-VL verbesserte Fähigkeiten ein, darunter präzise Analyse von Bildern, Texten und Diagrammen sowie Objektlokalisierung mit strukturierten JSON-Ausgaben. Es versteht lange Videos, erkennt Schlüsselereignisse und fungiert als Agent, der mit Tools auf Computern und Telefonen interagiert. Die Architektur des Modells umfasst dynamische Videoverarbeitung und einen optimierten ViT-Encoder für verbesserte Geschwindigkeit und Genauigkeit.
Command R+ ist Coheres modernstes generatives KI-Modell, entwickelt für Unternehmensleistung, bei der Geschwindigkeit, Sicherheit und Ausgabequalität entscheidend sind. Es arbeitet effizient mit minimaler Infrastruktur und übertrifft Spitzenmodelle wie GPT-4o und DeepSeek-V3 in Fähigkeiten und Kosteneffizienz. Mit einem erweiterten Kontextfenster von 256K Token – doppelt so groß wie bei den meisten führenden Modellen – glänzt es bei komplexen mehrsprachigen und agentenbasierten Aufgaben, die für moderne Geschäftsabläufe entscheidend sind. Trotz seiner Leistung kann es mit nur zwei GPUs betrieben werden, was es hochgradig zugänglich macht. Mit einer rasanten Durchsatzrate von bis zu 156 Token pro Sekunde – etwa 1,75-mal schneller als GPT-4o – bietet Command R+ außergewöhnliche Effizienz ohne Kompromisse bei Genauigkeit oder Tiefe.
| Qwen2.5-VL-32B | Command A | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Mar 25, 2025 4 Wochen ago | Mar 14, 2025 1 Monat ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text |
API-Anbieter | - | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | - |
Open Source | Ja (Quelle) | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $0 | $2.50 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $0 | $10.00 pro Million Token |
MMLU | 78.4% Quelle | 85.5% Quelle |
MMLU Pro | 49.5% | Nicht verfügbar |
MMMU | 70% | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MATH | 82.2% | 80% Quelle |
GPQA | 46.0% Diamond | 50.8% Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 90.9% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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