Durant les cinq mois depuis la sortie de Qwen2-VL, les développeurs ont construit de nouveaux modèles basés sur celui-ci, apportant des retours précieux. Maintenant, Qwen2.5-VL introduit des capacités améliorées, incluant une analyse précise des images, textes et graphiques, ainsi qu'une localisation d'objets avec des sorties JSON structurées. Il comprend les vidéos longues, identifie les événements clés et fonctionne comme un agent interagissant avec des outils sur ordinateurs et téléphones. L'architecture du modèle comprend un traitement vidéo dynamique et un encodeur ViT optimisé pour une vitesse et une précision améliorées.
Site web Page web du modèle d’IA | |
Fournisseur L’entité qui fournit ce modèle. | |
Chat Entrez un message pour commencer à discuter | - |
Date de sortie Première date de publication du modèle. | 1 an ago Mar 25, 2025 |
Modalités Types de données que ce modèle peut traiter | texte images vidéo |
Fournisseurs d’API Les fournisseurs qui proposent ce modèle. (Cette liste n’est pas exhaustive.) | - |
Date de mise à jour des connaissances Dernière mise à jour des connaissances du modèle. | Inconnu |
Open Source Disponibilité du code du modèle pour une utilisation publique. | Oui (Source) |
Tarification d’entrée Coût du traitement des tokens dans vos invites | $0 |
Tarification de sortie Coût des tokens générés par le modèle | $0 |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Évalue les connaissances dans 57 domaines, y compris les mathématiques, l’histoire, le droit et plus encore | 78.4% Source |
MMLU-Pro Un benchmark MMLU plus robuste avec des questions plus complexes axées sur le raisonnement, un plus grand ensemble de choix et une sensibilité réduite aux invites | 49.5% |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Évalue la compréhension à travers le texte, les images, l’audio et la vidéo | 70% |
HellaSwag Un benchmark exigeant de complétion de phrases | Non disponible |
HumanEval Évalue la génération de code et les capacités de résolution de problèmes | Non disponible |
MATH Évalue les capacités de résolution de problèmes mathématiques à différents niveaux de difficulté | 82.2% |
GPQA Évalue les connaissances de niveau doctorat en chimie, biologie et physique via des questions à choix multiples nécessitant une expertise approfondie | 46.0% Diamond |
IFEval Évalue la capacité du modèle à suivre avec précision des instructions de formatage explicites, à générer des sorties appropriées et à maintenir une cohérence dans l’exécution des tâches | Non disponible |
SimpleQA Évaluation de la précision des questions simples | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Benchmark de programmation multilingue. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark pour la programmation en temps réel | - |
Global MMLU (Lite) Une version simplifiée du benchmark pour évaluer l’universalité des modèles au niveau mondial. | - |
MathVista Évalue les capacités de raisonnement mathématique des modèles d’IA dans des contextes visuels | - |
Application mobile | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Applications de chatbots mobiles, Sketch
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