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.
Mistral Large 2, opracowany przez Mistral, oferuje okno kontekstowe o rozmiarze 128 000 tokenów i jest wyceniony na 3,00 USD za milion tokenów wejściowych oraz 9,00 USD za milion tokenów wyjściowych. Wydany 24 lipca 2024 roku model uzyskał wynik 84,0 w benchmarku MMLU w ocenie 5-shot, wykazując silne osiągi w różnych zadaniach.
| Qwen2.5-VL-32B | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
Strona internetowa
| ||
Dostawca
| ||
Czat
| ||
Data wydania
| ||
Modalności
| tekst obrazy wideo | tekst |
Dostawcy API
| - | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy
| Nieznane | Nieznane |
Open Source
| Tak (Źródło) | Tak |
Cena za wejście
| $0 | $3.00 za milion tokenów |
Cena za wyjście
| $0 | $9.00 za milion tokenów |
MMLU
| 78.4% Źródło | 84% 5-shot Źródło |
MMLU-Pro
| 49.5% | 50.69% Źródło |
MMMU
| 70% | Niedostępne |
HellaSwag
| Niedostępne | Niedostępne |
HumanEval
| Niedostępne | Niedostępne |
MATH
| 82.2% | 1.13% Źródło |
GPQA
| 46.0% Diamond | 24.94% |
IFEval
| Niedostępne | 84.01% |
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.