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.
Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA es un potente modelo de lenguaje optimizado para ofrecer respuestas precisas e informativas. Basado en la arquitectura Llama 3.1 70B y mejorado con Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF),logra un rendimiento superior en benchmarks de alineación automática. Diseñado para aplicaciones que requieren alta precisión en la generación de respuestas y utilidad, este modelo es ideal para una amplia gama de consultas de usuarios en múltiples dominios.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
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Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes video | texto |
Proveedores de API
| - | OpenRouter |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | - |
Código Abierto
| Sí (Fuente) | Sí |
Costo de Entrada
| $0 | $0.35 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $0 | $0.40 por millón de tokens |
MMLU
| 78.4% Fuente | 85% 5-shot Fuente |
MMLU-Pro
| 49.5% | No disponible |
MMMU
| 70% | No disponible |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| No disponible | 75% Fuente |
MATH
| 82.2% | 71% Fuente |
GPQA
| 46.0% Diamond | No disponible |
IFEval
| No disponible | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - | - |
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