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。
Amazon Nova Lite是多模态通用模型，可处理文本、图像和视频输入并生成文本输出。300K token上下文窗口，适合实时交互、文档分析和视觉问答。作为Amazon Nova基础模型系列成员，支持微调和蒸馏实现高级定制。
| Qwen2.5-VL-32B | Nova Lite | |
|---|---|---|
网站
| - | |
提供商
| ||
聊天
| ||
发布日期
| ||
模态
| 文本 图像 视频 | 文本 图像 视频 |
API提供商
| - | Amazon Bedrock |
知识截止日期
| 未知 | 主动不予披露 |
开源
| 是 (来源) | 否 |
输入定价
| $0 | $0.06 每百万token |
输出定价
| $0 | $0.24 每百万token |
MMLU
| 78.4% 来源 | 80.5% CoT 来源 |
MMLU-Pro
| 49.5% | 不可用 |
MMMU
| 70% | 不可用 |
HellaSwag
| 不可用 | 不可用 |
HumanEval
| 不可用 | 85.4% pass@1 来源 |
MATH
| 82.2% | 73.3% CoT 来源 |
GPQA
| 46.0% Diamond | 42% Main 来源 |
IFEval
| 不可用 | 89.7% 来源 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - | - |