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.
아마존 노바 마이크로는 비용과 속도를 최적화한 텍스트 전용 모델입니다. 128K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있어 텍스트 요약, 번역, 대화형 채팅, 기본 코딩 작업에 뛰어납니다. Amazon Nova 기초 모델 시리즈로 출시되었으며, 전용 데이터에 맞춘 파인튜닝 및 증류도 지원합니다.
| Qwen2.5-VL-32B | Nova Micro | |
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웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
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모달리티
| 텍스트 이미지 비디오 | 텍스트 |
API 제공자
| - | Amazon Bedrock |
지식 업데이트 종료일
| 알 수 없음 | 의도적으로 공개되지 않음 |
오픈 소스
| 예 (출처) | 아니오 |
입력 가격
| $0 | $0.04 100만 토큰당 |
출력 가격
| $0 | $0.14 100만 토큰당 |
MMLU
| 78.4% 출처 | 77.6% CoT 출처 |
MMLU-Pro
| 49.5% | - |
MMMU
| 70% | - |
HellaSwag
| 정보 없음 | - |
HumanEval
| 정보 없음 | 81.1% pass@1 출처 |
MATH
| 82.2% | 69.3% CoT 출처 |
GPQA
| 46.0% Diamond | 40% Main 출처 |
IFEval
| 정보 없음 | 87.2% 출처 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
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MathVista
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모바일 앱 | - | - |