Durante los cinco meses desde el lanzamiento de Qwen2-VL, los desarrolladores han construido nuevos modelos basados en él, aportando valiosos comentarios. Ahora, Qwen2.5-VL introduce capacidades mejoradas, incluyendo análisis preciso de imágenes, textos y gráficos, así como localización de objetos con salidas estructuradas en JSON. Comprende videos largos, identifica eventos clave y funciona como agente interactuando con herramientas en computadoras y teléfonos. La arquitectura del modelo presenta procesamiento dinámico de video y un codificador ViT optimizado para mayor velocidad y precisión.
Command R+ es el modelo de IA generativa más avanzado de Cohere, diseñado para rendimiento empresarial donde la velocidad, seguridad y calidad de salida son críticas. Optimizado para funcionar eficientemente con infraestructura mínima, supera a modelos de primer nivel como GPT-4o y DeepSeek-V3 tanto en capacidad como en rentabilidad. Con una ventana de contexto extendida de 256K tokens (el doble que la mayoría de modelos líderes),destaca en tareas multilingües complejas y basadas en agentes esenciales para operaciones empresariales modernas. A pesar de su potencia, puede implementarse con solo dos GPU, haciéndolo altamente accesible. Con un rendimiento ultrarrápido de hasta 156 tokens por segundo (aproximadamente 1.75× más rápido que GPT-4o),Command R+ ofrece eficiencia excepcional sin comprometer precisión o profundidad.
| Qwen2.5-VL-32B | Command A | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Mar 25, 2025 4 semanas ago | Mar 14, 2025 1 mes ago |
Modalidades | texto imágenes video | texto |
Proveedores de API | - | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | - |
Código Abierto | Sí (Fuente) | Sí |
Costo de Entrada | $0 | $2.50 por millón de tokens |
Costo de Salida | $0 | $10.00 por millón de tokens |
MMLU | 78.4% Fuente | 85.5% Fuente |
MMLU Pro | 49.5% | No disponible |
MMMU | 70% | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | No disponible | No disponible |
MATH | 82.2% | 80% Fuente |
GPQA | 46.0% Diamond | 50.8% Fuente |
IFEval | No disponible | 90.9% Fuente |
Aplicación Móvil | - | - |
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