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

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            IT之家 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。
</p>IT之家附 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。
</p>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。
</p> </p>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。</p>此文章来自:IT之家如有涉及侵权请通过邮箱联系:fnhjeqj@163.com删除。