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。
NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
ウェブサイト
| ||
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 |
APIプロバイダー
| - | OpenRouter |
知識のカットオフ日
| 不明 | - |
オープンソース
| はい (ソース) | はい |
入力料金
| $0 | $0.35 100万トークンあたり |
出力料金
| $0 | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 78.4% ソース | 85% 5-shot ソース |
MMLU-Pro
| 49.5% | 利用不可 |
MMMU
| 70% | 利用不可 |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 75% ソース |
MATH
| 82.2% | 71% ソース |
GPQA
| 46.0% Diamond | 利用不可 |
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 | - | - |
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