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。
Mistral开发的Mistral Large 2提供128K token上下文窗口，定价为每百万输入token 3美元，每百万输出token 9美元。2024年7月24日发布，在5-shot评估的MMLU基准测试中获得84.0分，展现多任务处理的强大性能。
| Qwen2.5-VL-32B | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
网站
| ||
提供商
| ||
聊天
| ||
发布日期
| ||
模态
| 文本 图像 视频 | 文本 |
API提供商
| - | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
知识截止日期
| 未知 | 未知 |
开源
| 是 (来源) | 是 |
输入定价
| $0 | $3.00 每百万token |
输出定价
| $0 | $9.00 每百万token |
MMLU
| 78.4% 来源 | 84% 5-shot 来源 |
MMLU-Pro
| 49.5% | 50.69% 来源 |
MMMU
| 70% | 不可用 |
HellaSwag
| 不可用 | 不可用 |
HumanEval
| 不可用 | 不可用 |
MATH
| 82.2% | 1.13% 来源 |
GPQA
| 46.0% Diamond | 24.94% |
IFEval
| 不可用 | 84.01% |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - | - |