Qwen 系列又推出了两款令人瞩目的新模型:Qwen 2.5 VL 和 Qwen 2.5 Max。
如果还停留在“DeepSeek 是最强”那一档,就可能要重新考虑一下,因为这两款模型的实力相当惊艳。
什么是 Qwen 2.5 VL?
先从 Qwen 2.5 VL 说起。它不仅能看图识物,还能理解视频、文本,具备执行电脑操作(agentic)的能力,甚至能做物体检测等。
Qwen 2.5 VL 的核心特性
高级视觉理解
- 不只是识别常见物体(鲜花、鸟类等),还能处理复杂视觉元素,如图表、图标、排版布局等。
- 能理解图像中的空间结构和文字内容,分析文档或图形信息时更得力。
Agentic 能力
- 可视为一个“视觉代理”,可以进行推理、执行命令、和工具动态交互。
- 能在电脑或手机等数字设备上自动化操作,无需对特定任务做额外微调。
长视频理解
- 能处理超过一小时的视频,并分段提取关键片段。
- 提供二级精度的事件定位,对总结和信息提取非常有用。
视觉定位
- 能识别图像中的物体,并输出精确的边界框或关键点。
- 还能生成稳定的 JSON 结果用于描述对象属性,方便结构化分析。
结构化输出
- 可将扫描文件、发票、表单等转化为可读的数字数据,方便在金融和商务场景下使用。
- 自动化数据抽取,让处理文档更高效并保持高准确度。
强大的图像识别
- 拥有非常广泛的识别能力,从地标、动物、植物到流行文化元素都能辨识。
- 可以对多类别图像进行识别和分类,适合检索和分类等应用。
增强的文本与文档解析
- OCR(光学字符识别)能力更强,多语言、多方向、多场景都能处理。
- 引入 QwenVL HTML 格式,能从杂志、论文、网页中提取复杂的布局结构。
强化视频处理
- 采用动态帧率训练及绝对时间编码,能精准把握时间信息。
- 在长视频场景下的场景识别、事件提取和摘要能力更上一层楼。
性能优化
- Vision Transformer(ViT)中采用 Window Attention,保持精度同时减少计算量。
- 使用 RMSNorm、SwiGLU 等结构,使得它与 LLM 架构更好对齐。
多规格模型可选
- 提供 3B、7B、72B 三种大小,面向不同的硬件与应用需求。
- 同时在 Hugging Face、ModelScope 开源,基础版与指令版都有。
接下来是 Qwen 2.5 Max
Qwen2.5 Max 则是另一款大杀器。下面简单介绍它的核心功能。
Qwen 2.5 Max 的主要特点
大规模 MoE(Mixture-of-Experts)模型
- 采用专家混合架构,实现更高效的扩展性。
- 预训练超过 20 万亿令牌(tokens),知识覆盖面极广。
强化的后期训练
- 使用 SFT(Supervised Fine-Tuning)进行更好的任务定向调优。
- 通过人类反馈强化学习(RLHF)进一步对齐用户偏好。
基准表现
- 在 Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond 等测试上超越 DeepSeek V3。
- 在 MMLU-Pro(大学水平知识测评)上也保持领先或具备竞争力。
与主流模型对比
- 在对话与编程任务上,可与 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet 等商业模型一较高下。
- 底层模型能力胜过同样开源的 DeepSeek V3 与 Llama-3.1–405B。
API 与 OpenAI 兼容
- 可以通过阿里云(Alibaba Cloud)访问,并且兼容 OpenAI-API,使用方便。
- 轻松在 Python 或其他 OpenAI 支持的框架中集成。
总之,看得出来 Qwen 在下一盘大棋!
如何使用 Qwen 2.5 VL 与 Qwen 2.5 Max?
对于想尝鲜或在项目中集成这两款新模型,主要途径大致有:
- 开源平台:可以到 Hugging Face、ModelScope 等处找到对应仓库,下载基础版(Base)或指令版(Instruct)模型。
- 云端服务:阿里云已提供官方 API,并支持与 OpenAI 兼容的方式接入。只要你熟悉 Python 或 OpenAI SDK,就能快速上手。
- 本地部署(硬件允许的话):如果在本地有足够算力,可以下载合适大小的模型自行部署,用于敏感数据处理或离线场景。
从视觉理解到大规模推理,Qwen 2.5 VL 与 Qwen 2.5 Max 都彰显了下一个阶段的模型实力。对需要极致性能或全能 AI 方案的人来说,确实值得一试。
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