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.
Command R+ est le modèle génératif d'IA de pointe de Cohere, conçu pour des performances professionnelles où la vitesse, la sécurité et la qualité des résultats sont cruciales. Optimisé pour fonctionner efficacement avec une infrastructure minimale, il surpasse les meilleurs modèles comme GPT-4o et DeepSeek-V3 en capacités et rentabilité. Avec une fenêtre contextuelle étendue de 256K tokens (le double de la plupart des modèles leaders),il excelle dans les tâches multilingues complexes et basées sur des agents, essentielles aux opérations commerciales modernes. Malgré sa puissance, il peut être déployé sur seulement deux GPU, le rendant très accessible. Avec un débit fulgurant allant jusqu'à 156 tokens par seconde (environ 1,75× plus rapide que GPT-4o),Command R+ offre une efficacité exceptionnelle sans compromis sur la précision ou la profondeur.
| Qwen2.5-VL-32B | Command A | |
|---|---|---|
Site web
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Fournisseur
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Chat
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Date de sortie
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Modalités
| texte images vidéo | texte |
Fournisseurs d’API
| - | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Date de mise à jour des connaissances
| Inconnu | - |
Open Source
| Oui (Source) | Oui |
Tarification d’entrée
| $0 | $2.50 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $0 | $10.00 par million de tokens |
MMLU
| 78.4% Source | 85.5% Source |
MMLU-Pro
| 49.5% | Non disponible |
MMMU
| 70% | Non disponible |
HellaSwag
| Non disponible | Non disponible |
HumanEval
| Non disponible | Non disponible |
MATH
| 82.2% | 80% Source |
GPQA
| 46.0% Diamond | 50.8% Source |
IFEval
| Non disponible | 90.9% Source |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - | - |
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