阿里通义千问全新视觉理解模型 Qwen2.5-VL 开源:三尺寸版本、支持理解长视频和捕捉事件等能力
最新 1 月 28 日消息,阿里通义千问官方今日发文宣布,开源全新的视觉理解模型 Qwen2.5-VL——Qwen 模型家族的旗舰视觉语言模型,推出了 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。
最新附 Qwen2.5-VL 的主要特点如下:
视觉理解:Qwen2.5-VL 不仅擅长识别常见物体,如花、鸟、鱼和昆虫,还能够分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。
代理:Qwen2.5-VL 直接作为一个视觉 Agent,可以推理并动态地使用工具,初步具备了使用电脑和使用手机的能力。
理解长视频和捕捉事件:Qwen2.5-VL 能够理解超过 1 小时的视频,并且这次它具备了通过精准定位相关视频片段来捕捉事件的新能力。
视觉定位:Qwen2.5-VL 可以通过生成 bounding boxes 或者 points 来准确定位图像中的物体,并能够为坐标和属性提供稳定的 JSON 输出。
结构化输出:对于发票、表单、表格等数据,Qwen2.5-VL 支持其内容的结构化输出,惠及金融、商业等领域的应用。
据官方介绍,在旗舰模型 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 的测试中,它在一系列涵盖多个领域和任务的基准测试中表现出色,包括大学水平的问题、数学、文档理解、视觉问答、视频理解和视觉 Agent。Qwen2.5-VL 在理解文档和图表方面具有优势,并且能够作为视觉 Agent 进行操作,而无需特定任务的微调。
另外,在较小的模型方面,Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在多个任务中超越了 GPT-4o-mini,而 Qwen2.5-VL-3B 作为端侧 AI 的潜力股,超越了之前版本 Qwen2-VL 的 7B 模型。
阿里通义千问官方表示,与 Qwen2-VL 相比,Qwen2.5-VL 增强了模型对时间和空间尺度的感知能力,并进一步简化了网络结构以提高模型效率。后续将进一步提升模型的问题解决和推理能力,同时整合更多模态,使模型变得更加智能,并向能够处理多种输入类型和任务的综合全能模型迈进。
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