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。
| Qwen2.5-VL-32B | GPT-4.1 Nano | |
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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 |
APIプロバイダー
| - | OpenAI API |
知識のカットオフ日
| 不明 | - |
オープンソース
| はい (ソース) | いいえ |
入力料金
| $0 | $0.10 100万トークンあたり |
出力料金
| $0 | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 78.4% ソース | 80.1% ソース |
MMLU-Pro
| 49.5% | - |
MMMU
| 70% | 55.4% ソース |
HellaSwag
| 利用不可 | - |
HumanEval
| 利用不可 | - |
MATH
| 82.2% | - |
GPQA
| 46.0% Diamond | 50.3% Diamond ソース |
IFEval
| 利用不可 | 74.5% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% ソース |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% ソース |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning ソース |
モバイルアプリケーション | - |
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