За пять месяцев с момента выпуска Qwen2-VL разработчики создали на его основе новые модели, предоставив ценные отзывы. Теперь Qwen2.5-VL предлагает улучшенные возможности, включая точный анализ изображений, текстов и диаграмм, а также локализацию объектов со структурированными выводами JSON. Он понимает длинные видео, определяет ключевые события и функционирует как агент, взаимодействующий с инструментами на компьютерах и телефонах. Архитектура модели включает динамическую обработку видео и оптимизированный кодировщик ViT для повышения скорости и точности.
Веб-сайт Страница модели ИИ | |
Провайдер Организация, предоставляющая данную модель. | |
Чат Введите сообщение, чтобы начать общение | - |
Дата выпуска Когда модель была впервые выпущена. | 1 год назад Мар 25, 2025 |
Модальности Типы данных, которые может обрабатывать модель | текст изображения видео |
Поставщики API Провайдеры, предлагающие данную модель. (Этот список не является исчерпывающим.) | - |
Дата актуальности знаний Когда в последний раз обновлялись знания модели. | Неизвестно |
Открытый исходный код Доступен ли исходный код модели для публичного использования. | Да (Источник) |
Стоимость ввода Стоимость обработки токенов в вашем запросе | $0 |
Стоимость вывода Стоимость токенов, сгенерированных моделью | $0 |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Тестирование знаний по 57 предметам, включая математику, историю, право и другие | 78.4% Источник |
MMLU-Pro Улучшенный бенчмарк MMLU с более сложными вопросами, ориентированными на рассуждение, увеличенным числом вариантов ответов и сниженной чувствительностью к подсказкам | 49.5% |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Тестирование понимания текста, изображений, аудио и видео | 70% |
HellaSwag Сложный бенчмарк для завершения предложений | Недоступно |
HumanEval Оценивает возможности генерации кода и решения задач | Недоступно |
MATH Тестирование математических навыков на разных уровнях сложности | 82.2% |
GPQA Тестирование знаний на уровне PhD в области химии, биологии и физики с помощью вопросов множественного выбора, требующих глубоких экспертных знаний | 46.0% Diamond |
IFEval Оценивает способность модели точно следовать явным инструкциям по форматированию, генерировать соответствующие выходные данные и поддерживать последовательность инструкций в разных задачах | Недоступно |
SimpleQA Оценка точности простых вопросов | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Многоязычный программный бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для программирования в реальном времени | - |
Global MMLU (Lite) Упрощенная версия бенчмарка для оценки универсальности моделей на глобальном уровне. | - |
MathVista Оценивает способности математического мышления моделей ИИ в визуальных контекстах | - |
Мобильное приложение | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.