Qwen2.5-VL-32B vs Llama 3.3 70B Instruct

Qwen2.5-VL-32B

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.

Llama 3.3 70B Instruct

„Llama 3.3 70B Instruct“, conçu par Meta, est un grand modèle de langage multilingue spécialement affiné pour les tâches basées sur des instructions et optimisé pour les applications conversationnelles. Il peut traiter et générer du texte en plusieurs langues, avec une fenêtre contextuelle prenant en charge jusqu'à 128 000 tokens. Lancé le 6 décembre 2024, le modèle surpasse de nombreux chatbots open-source et propriétaires selon divers benchmarks industriels. Il utilise le Grouped-Query Attention (GQA) pour améliorer l'évolutivité et a été entraîné sur un ensemble de données diversifié comprenant plus de 15 billions de tokens provenant de sources publiques. Les connaissances du modèle sont à jour jusqu'en décembre 2023.

	Qwen2.5-VL-32B	Llama 3.3 70B Instruct
Fournisseur	Alibaba	Meta
Site web	Open	Open
Date de sortie	Mar 25, 2025 1 mois ago	Dec 06, 2024 4 mois ago
Modalités	texte ? images ? vidéo ?	texte ?
Fournisseurs d’API	-	Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic
Date de mise à jour des connaissances	Inconnu	12.2024
Open Source	Oui (Source)	Oui
Tarification d’entrée	$0	$0.23 par million de tokens
Tarification de sortie	$0	$0.40 par million de tokens
MMLU	78.4% Source	86% 0-shot, CoT Source
MMLU Pro	49.5%	68.9% 5-shot, CoT Source
MMMU	70%	Non disponible
HellaSwag	Non disponible	Non disponible
HumanEval	Non disponible	88.4% pass@1 Source
MATH	82.2%	77% 0-shot, CoT Source
GPQA	46.0% Diamond	50.5% 0-shot, CoT Source
IFEval	Non disponible	92.1% Source
Application mobile	-	-

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