Qwen2-VL のリリースから過去5か月間で、開発者はこれを基に新しいモデルを構築し、貴重なフィードバックを提供しました。今回の Qwen2.5-VL は、画像・テキスト・チャートの正確な分析や、構造化された JSON 出力によるオブジェクトのローカライズ機能を強化しています。また、長尺の動画を理解し、重要なイベントを特定し、コンピューターやスマートフォン上のツールと対話するエージェントとして機能します。モデルのアーキテクチャには、動的な動画処理機能と最適化された ViT エンコーダーが組み込まれ、処理速度と精度が向上しています。
| Llama 4 Maverick | Qwen2.5-VL-32B | |
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ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト 画像 動画 | テキスト 画像 動画 |
APIプロバイダー
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | - |
知識のカットオフ日
| 2024-08 | 不明 |
オープンソース
| はい (ソース) | はい (ソース) |
入力料金
| 利用不可 | $0 |
出力料金
| 利用不可 | $0 |
MMLU
| 利用不可 | 78.4% ソース |
MMLU-Pro
| 80.5% ソース | 49.5% |
MMMU
| 73.4% ソース | 70% |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 利用不可 |
MATH
| 利用不可 | 82.2% |
GPQA
| 69.8% Diamond ソース | 46.0% Diamond |
IFEval
| 利用不可 | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - | - |
VideoGameBench | ||
総合スコア | 0% | - |
Doom II | 0% | - |
Dream DX | 0% | - |
Awakening DX | 0% | - |
Civilization I | 0% | - |
Pokemon Crystal | 0% | - |
The Need for Speed | 0% | - |
The Incredible Machine | 0% | - |
Secret Game 1 | %0 | - |
Secret Game 2 | 0% | - |
Secret Game 3 | 0% | - |
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