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 3.3 70B Instruct“, creado por Meta, es un modelo de lenguaje grande y multilingüe afinado específicamente para tareas basadas en instrucciones y optimizado para aplicaciones conversacionales. Es capaz de procesar y generar texto en varios idiomas, con una ventana de contexto que admite hasta 128.000 tokens. Lanzado el 6 de diciembre de 2024, el modelo supera a numerosos chatbots de código abierto y propietarios en diversas pruebas comparativas de la industria. Utiliza Grouped-Query Attention (GQA) para mejorar la escalabilidad y ha sido entrenado con un conjunto de datos diverso que incluye más de 15 billones de tokens de fuentes públicas. El conocimiento del modelo está actualizado hasta diciembre de 2023.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes video | texto |
Proveedores de API
| - | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | 12.2024 |
Código Abierto
| Sí (Fuente) | Sí |
Costo de Entrada
| $0 | $0.23 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $0 | $0.40 por millón de tokens |
MMLU
| 78.4% Fuente | 86% 0-shot, CoT Fuente |
MMLU-Pro
| 49.5% | 68.9% 5-shot, CoT Fuente |
MMMU
| 70% | No disponible |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| No disponible | 88.4% pass@1 Fuente |
MATH
| 82.2% | 77% 0-shot, CoT Fuente |
GPQA
| 46.0% Diamond | 50.5% 0-shot, CoT Fuente |
IFEval
| No disponible | 92.1% Fuente |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatbots Móviles, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.