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.
NVIDIAs Llama 3.1 Nemotron 70B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für die Bereitstellung präziser und informativer Antworten optimiert ist. Basierend auf der Llama 3.1 70B-Architektur und durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert, erreicht es Spitzenleistungen in Benchmarks zur automatischen Ausrichtung. Entwickelt für Anwendungen, die hohe Präzision bei der Antwortgenerierung und Hilfsbereitschaft erfordern, eignet sich dieses Modell ideal für eine Vielzahl von Benutzeranfragen in verschiedenen Bereichen.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder Video | Text |
API-Anbieter
| - | OpenRouter |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | - |
Open Source
| Ja (Quelle) | Ja |
Preisgestaltung Eingabe
| $0 | $0.35 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $0 | $0.40 pro Million Token |
MMLU
| 78.4% Quelle | 85% 5-shot Quelle |
MMLU-Pro
| 49.5% | Nicht verfügbar |
MMMU
| 70% | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval
| Nicht verfügbar | 75% Quelle |
MATH
| 82.2% | 71% Quelle |
GPQA
| 46.0% Diamond | Nicht verfügbar |
IFEval
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - | - |
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