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.
Mistral Large 2, développé par Mistral, offre une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens et est tarifé à 3,00 USD par million de tokens d'entrée et 9,00 USD par million de tokens de sortie. Publié le 24 juillet 2024, le modèle a obtenu un score de 84,0 au benchmark MMLU dans une évaluation 5-shot, démontrant de solides performances dans diverses tâches.
| Qwen2.5-VL-32B | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
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
| - | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Date de mise à jour des connaissances
| Inconnu | Inconnu |
Open Source
| Oui (Source) | Oui |
Tarification d’entrée
| $0 | $3.00 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $0 | $9.00 par million de tokens |
MMLU
| 78.4% Source | 84% 5-shot Source |
MMLU-Pro
| 49.5% | 50.69% Source |
MMMU
| 70% | Non disponible |
HellaSwag
| Non disponible | Non disponible |
HumanEval
| Non disponible | Non disponible |
MATH
| 82.2% | 1.13% Source |
GPQA
| 46.0% Diamond | 24.94% |
IFEval
| Non disponible | 84.01% |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - | - |
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