忘掉 DeepSeek：Qwen 2.5 VL 与 Qwen Max 来了
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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