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。
Mistral Large 2は、Mistralによって開発され、128Kトークンのコンテキストウィンドウを提供し、100万入力トークンあたり3.00ドル、100万出力トークンあたり9.00ドルで価格設定されています。2024年7月24日にリリースされ、5-shot評価でMMLUベンチマークで84.0を記録し、多様なタスクで強力なパフォーマンスを発揮します。
| Qwen2.5-VL-32B | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
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
| ||
モダリティ
| テキスト 画像 動画 | テキスト |
APIプロバイダー
| - | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
知識のカットオフ日
| 不明 | 不明 |
オープンソース
| はい (ソース) | はい |
入力料金
| $0 | $3.00 100万トークンあたり |
出力料金
| $0 | $9.00 100万トークンあたり |
MMLU
| 78.4% ソース | 84% 5-shot ソース |
MMLU-Pro
| 49.5% | 50.69% ソース |
MMMU
| 70% | 利用不可 |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 利用不可 |
MATH
| 82.2% | 1.13% ソース |
GPQA
| 46.0% Diamond | 24.94% |
IFEval
| 利用不可 | 84.01% |
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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