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.
Le Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA est un modèle linguistique puissant optimisé pour fournir des réponses précises et informatives. Basé sur l'architecture Llama 3.1 70B et amélioré par l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF),il atteint des performances de pointe dans les benchmarks d'alignement automatique. Conçu pour des applications nécessitant une grande précision dans la génération de réponses et leur utilité, ce modèle est bien adapté à une large gamme de requêtes utilisateurs dans plusieurs domaines.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Mar 25, 2025 1 mois ago | Oct 15, 2023 1 an ago |
Modalités | texte images vidéo | texte |
Fournisseurs d’API | - | OpenRouter |
Date de mise à jour des connaissances | Inconnu | - |
Open Source | Oui (Source) | Oui |
Tarification d’entrée | $0 | $0.35 par million de tokens |
Tarification de sortie | $0 | $0.40 par million de tokens |
MMLU | 78.4% Source | 85% 5-shot Source |
MMLU Pro | 49.5% | Non disponible |
MMMU | 70% | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | Non disponible | 75% Source |
MATH | 82.2% | 71% Source |
GPQA | 46.0% Diamond | Non disponible |
IFEval | Non disponible | Non disponible |
Application mobile | - | - |
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