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.
Mistral Large 2, desarrollado por Mistral, ofrece una ventana de contexto de 128 000 tokens y tiene un precio de 3,00 USD por millón de tokens de entrada y 9,00 USD por millón de tokens de salida. Lanzado el 24 de julio de 2024, el modelo obtuvo una puntuación de 84,0 en el benchmark MMLU en una evaluación de 5-shot, demostrando un fuerte rendimiento en diversas tareas.
| Qwen2.5-VL-32B | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes video | texto |
Proveedores de API
| - | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | Desconocido |
Código Abierto
| Sí (Fuente) | Sí |
Costo de Entrada
| $0 | $3.00 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $0 | $9.00 por millón de tokens |
MMLU
| 78.4% Fuente | 84% 5-shot Fuente |
MMLU-Pro
| 49.5% | 50.69% Fuente |
MMMU
| 70% | No disponible |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| No disponible | No disponible |
MATH
| 82.2% | 1.13% Fuente |
GPQA
| 46.0% Diamond | 24.94% |
IFEval
| No disponible | 84.01% |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
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MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - | - |
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