Qwen2.5-VL-32B

Per pastaruosius penkis mėnesius nuo Qwen2-VL išleidimo kūrėjai sukūrė naujus modelius, paremtus juo, suteikdami vertingų atsiliepimų. Dabar Qwen2.5-VL pristato patobulintas galimybes, įskaitant tikslų vaizdų, teksto ir diagramų analizę bei objektų lokalizavimą su struktūruotomis JSON išvestimis. Jis supranta ilgus vaizdo įrašus, nustato pagrindinius įvykius ir veikia kaip agentas, bendraujantis su įrankiais kompiuteriuose ir telefonuose. Modelio architektūra apima dinaminį vaizdo įrašų apdorojimą ir optimizuotą ViT kodavimo įrenginį, skirtą greičiui ir tikslumui padidinti.

Nova Lite

„Amazon Nova Lite“ yra universalus multimodalinis modelis, sukurtas apdoroti teksto, vaizdo ir vaizdo įrašų įvestis, generuojant tekstinius išvesties duomenis. Turėdamas 300 000 žetonų kontekstinį langą, jis puikiai tinka realaus laiko sąveikoms, dokumentų analizei ir vizualiam klausimų atsakymui. Kaip „Amazon Nova“ pagrindinių modelių dalis, jis palaiko detalią adaptaciją ir distiliaciją, leidžiančią pažangų pritaikymą.

Qwen2.5-VL-32BNova Lite
Internetinė svetainė ?
-
Tiekėjas ?
Pokalbiai ?
Išleidimo data ?
Modalumai ?
tekstas ?
vaizdai ?
vaizdo ?
tekstas ?
vaizdai ?
vaizdo ?
API tiekėjai ?
-
Amazon Bedrock
Žinių nutraukimo data ?
Nežinoma
Paskirtai neatskleista
Atvirojo kodo ?
Taip (Šaltinis)
Ne
Įvesties kaina ?
$0
$0.06 už milijoną žodžių
Išvesties kaina ?
$0
$0.24 už milijoną žodžių
MMLU ?
78.4%
Šaltinis
80.5%
CoT
Šaltinis
MMLU-Pro ?
49.5%
Nėra prieinama
MMMU ?
70%
Nėra prieinama
HellaSwag ?
Nėra prieinama
Nėra prieinama
HumanEval ?
Nėra prieinama
85.4%
pass@1
Šaltinis
MATH ?
82.2%
73.3%
CoT
Šaltinis
GPQA ?
46.0%
Diamond
42%
Main
Šaltinis
IFEval ?
Nėra prieinama
89.7%
Šaltinis
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
-
-
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Mobilioji programa
-
-

Palyginti LLM

Pridėti komentarą


10%
Mūsų svetainė naudoja slapukus.

Privatumo ir slapukų politika: Ši svetainė naudoja slapukus. Tęsdami naudojimąsi svetaine, jūs sutinkate su jų naudojimu.