Qwen2.5-VL-32B

Qwen2-VL이 출시된 이후 지난 5개월 동안 개발자들은 이를 기반으로 다양한 모델을 구축하고 피드백을 제공해왔습니다. 이제 Qwen2.5-VL은 이미지, 텍스트, 차트에 대한 정밀 분석과 구조화된 JSON 출력의 객체 위치 지정 기능 등 향상된 기능을 제공합니다. 긴 동영상 이해, 핵심 이벤트 식별, 컴퓨터와 휴대폰 도구와 상호작용하는 에이전트 역할 수행이 가능합니다. 모델 아키텍처는 동적 비디오 처리와 최적화된 ViT 인코더를 통해 속도와 정확도가 개선되었습니다.

GLM-4.5

Qwen2.5-VL-32BGLM-4.5
웹사이트 ?
제공자 ?
채팅 ?
출시일 ?
모달리티 ?
텍스트 ?
이미지 ?
비디오 ?
텍스트 ?
API 제공자 ?
-
Zhipu AI
지식 업데이트 종료일 ?
알 수 없음
알 수 없음
오픈 소스 ?
(출처)
입력 가격 ?
$0
-
출력 가격 ?
$0
-
MMLU ?
78.4%
출처
84.6%
Academic Knowledge
출처
MMLU-Pro ?
49.5%
-
MMMU ?
70%
-
HellaSwag ?
정보 없음
-
HumanEval ?
정보 없음
-
MATH ?
82.2%
-
GPQA ?
46.0%
Diamond
-
IFEval ?
정보 없음
-
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
-
-
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
모바일 앱
-
-

MathArena ?

평균 점수
-
83%
AIME 2025
American Invitational Mathematics Examination의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다.
-
93%
HMMT February 2025
2025년 2월 Harvard-MIT Mathematics Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다.
-
78%
BRUMO 2025
-
92%
SMT 2025
2025년 Stanford Math Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다.
-
82%
CMIMC 2025
2025년 Canadian Mathematical Olympiad의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다.
-
71%

LLM 비교

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10%
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