W ciągu pięciu miesięcy od wydania Qwen2-VL deweloperzy zbudowali na jego podstawie nowe modele, dostarczając cennych opinii. Teraz Qwen2.5-VL wprowadza ulepszone możliwości, w tym precyzyjną analizę obrazów, tekstów i wykresów oraz lokalizację obiektów ze strukturalnymi wynikami JSON. Rozumie długie filmy, identyfikuje kluczowe wydarzenia i działa jako agent, współpracujący z narzędziami na komputerach i telefonach. Architektura modelu obejmuje dynamiczne przetwarzanie wideo i zoptymalizowany enkoder ViT dla lepszej szybkości i dokładności.
Llama 3.1 Nemotron 70B firmy NVIDIA to potężny model językowy zoptymalizowany do dostarczania dokładnych i informacyjnych odpowiedzi. Zbudowany na architekturze Llama 3.1 70B i ulepszony dzięki uczeniu przez wzmacnianie z ludzkimi opiniami (RLHF),osiąga najlepsze wyniki w benchmarkach automatycznego dostosowania. Zaprojektowany dla aplikacji wymagających wysokiej precyzji w generowaniu odpowiedzi i użyteczności, ten model jest idealny dla szerokiego zakresu zapytań użytkowników w wielu dziedzinach.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Strona internetowa
| ||
Dostawca
| ||
Czat
| ||
Data wydania
| ||
Modalności
| tekst obrazy wideo | tekst |
Dostawcy API
| - | OpenRouter |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy
| Nieznane | - |
Open Source
| Tak (Źródło) | Tak |
Cena za wejście
| $0 | $0.35 za milion tokenów |
Cena za wyjście
| $0 | $0.40 za milion tokenów |
MMLU
| 78.4% Źródło | 85% 5-shot Źródło |
MMLU-Pro
| 49.5% | Niedostępne |
MMMU
| 70% | Niedostępne |
HellaSwag
| Niedostępne | Niedostępne |
HumanEval
| Niedostępne | 75% Źródło |
MATH
| 82.2% | 71% Źródło |
GPQA
| 46.0% Diamond | Niedostępne |
IFEval
| Niedostępne | Niedostępne |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplikacja mobilna | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.