Протягом п'яти місяців з моменту випуску Qwen2-VL розробники створили нові моделі на його основі, надавши цінні відгуки. Тепер Qwen2.5-VL пропонує покращені можливості, включаючи точний аналіз зображень, текстів і діаграм, а також локалізацію об'єктів із структурованими виводами JSON. Він розуміє довгі відео, визначає ключові події та функціонує як агент, взаємодіючи з інструментами на комп'ютерах і телефонах. Архітектура моделі включає динамічну обробку відео та оптимізований кодувальник ViT для підвищення швидкості та точності.
Llama 3.1 Nemotron 70B від NVIDIA — це потужна мовна модель, оптимізована для надання точних та інформативних відповідей. Побудована на архітектурі Llama 3.1 70B і покращена за допомогою навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв'язку (RLHF),вона досягає найвищих результатів у тестах на автоматичне вирівнювання. Розроблена для додатків, які вимагають високої точності у генерації відповідей та корисності, ця модель ідеально підходить для широкого спектру користувацьких запитів у різних галузях.
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Веб-сайт
| ||
Постачальник
| ||
Чат
| ||
Дата випуску
| ||
Модальності
| текст зображення відео | текст |
Постачальники API
| - | OpenRouter |
Дата оновлення знань
| Невідомо | - |
Відкритий код
| Так (Джерело) | Так |
Вартість введення
| $0 | $0.35 за мільйон токенів |
Вартість виведення
| $0 | $0.40 за мільйон токенів |
MMLU
| 78.4% Джерело | 85% 5-shot Джерело |
MMLU-Pro
| 49.5% | Недоступно |
MMMU
| 70% | Недоступно |
HellaSwag
| Недоступно | Недоступно |
HumanEval
| Недоступно | 75% Джерело |
MATH
| 82.2% | 71% Джерело |
GPQA
| 46.0% Diamond | Недоступно |
IFEval
| Недоступно | Недоступно |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Мобільний додаток | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боти для мобільних застосунків, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.