自 Qwen2-VL 发布以来的五个月里，开发者基于该模型构建了新模型，并提供了宝贵的反馈。现在，Qwen2.5-VL 引入了更强的功能，包括对图像、文本和图表的精准分析，以及通过结构化 JSON 输出进行对象定位。它能够理解长视频，识别关键事件，并作为智能代理与计算机和手机上的工具交互。该模型的架构采用了动态视频处理和优化的 ViT 编码器，以提升处理速度和准确性。
Meta推出的Llama 3.3 70B Instruct是多语言大模型，专为指令任务微调并优化对话应用。支持128,000 token上下文窗口，可处理生成多语言文本。2024年12月6日发布，在多项行业基准测试中超越众多开源和商业聊天模型。采用分组查询注意力(GQA)提升扩展性，基于超过15万亿token的公开数据训练，知识截止至2023年12月。
| Qwen2.5-VL-32B | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
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发布日期
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模态
| 文本 图像 视频 | 文本 |
API提供商
| - | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
知识截止日期
| 未知 | 12.2024 |
开源
| 是 (来源) | 是 |
输入定价
| $0 | $0.23 每百万token |
输出定价
| $0 | $0.40 每百万token |
MMLU
| 78.4% 来源 | 86% 0-shot, CoT 来源 |
MMLU-Pro
| 49.5% | 68.9% 5-shot, CoT 来源 |
MMMU
| 70% | 不可用 |
HellaSwag
| 不可用 | 不可用 |
HumanEval
| 不可用 | 88.4% pass@1 来源 |
MATH
| 82.2% | 77% 0-shot, CoT 来源 |
GPQA
| 46.0% Diamond | 50.5% 0-shot, CoT 来源 |
IFEval
| 不可用 | 92.1% 来源 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
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MathVista
| - | - |
移动应用 | - | - |