阿里Qwen2.5-VL是阿里巴巴通義千問團隊推出的全新的視覺理解模型，該模型具備強大的視覺理解、代理、長視頻理解及事件捕捉能力，旨在推動ai在多領域的應用與發展。

Qwen2.5-VL主要功能

視覺理解：Qwen2.5-VL能夠精準識別圖像中的常見物體，如花、鳥、魚和昆蟲，并且可以分析圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和布局。這使得它在處理視覺信息時表現出色，能夠為用戶提供詳細的圖像分析結果。

視頻理解：該模型突破性地支持超過1小時的視頻理解，能夠在視頻中識別和解析具體事件。這一功能使得Qwen2.5-VL在視頻內容分析和處理方面具有顯著優勢。

動態推理能力：Qwen2.5-VL具備動態推理能力，能夠根據視覺環境和文本指令進行復雜的決策和操作。這使得它可以作為一個AI視覺智能體，直接操控手機和電腦等設備。

多尺寸版本：Qwen2.5-VL提供了3B、7B和72B三個不同規模的模型，用戶可以根據需求選擇合適的版本，以滿足不同的計算資源和應用場景。

主要特性

多尺寸版本

提供3B、7B和72B三個不同參數量的版本，分別適用于不同的應用場景和硬件配置。

• 3B 版本：適合移動端和其他資源受限的環境。

• 7B 版本：平衡性能和資源消耗，適用于多數應用場景。

• 72B 版本：最高性能版本，適用于需要高精度和強大功能的應用。

先進功能

• 視覺定位能力：能夠精確識別圖像中的對象，并以坐標形式返回位置信息。

• 通用圖像識別：不僅能識別常見的物體（如花、鳥、魚），還能分析圖像中的文本、圖表、圖標等元素。

• 文檔解析：顯著提高了對文檔和表格的理解能力，特別是在學術問題解答、數學能力和文檔驗證等方面表現出色。

• 視頻理解：支持長時間視頻（可達小時級別）的理解，具備秒級事件定位能力，能夠總結視頻要點并提取關鍵信息。

• 視覺Agent：無需特定任務微調就能操作電腦和手機，執行復雜的推理和決策任務。

• 文字識別與理解：增強了OCR識別能力，支持多場景、多語言和多方向的文字識別及信息抽取。

改進之處

• 時空感知能力：增強了模型對時間和空間尺度的感知能力，使其更好地理解和處理不同類型的數據。

• 網絡結構簡化：引入了窗口注意力機制，減少計算負擔，提高模型效率。

• 動態分辨率：使用原生動態分辨率的ViT，確保模型保持原生分辨率的同時降低計算壓力。

性能表現

• 多項基準測試領先：在多個領域的基準測試中展現出優異的表現，尤其是在文檔理解、視覺問答、視頻理解和視覺Agent等多個任務中超越了同類競爭模型。

具體案例：

• 文檔理解：在DocVQA等任務中表現出色。

• 視頻理解：能夠準確理解長達幾小時的視頻內容，并快速定位和摘要重要事件。

• 視覺Agent：無需額外調整即可執行復雜的自動化任務，如控制設備和軟件界面。

Qwen2.5-VL應用場景

• 智能客服：Qwen2.5-VL可以應用于視頻客服場景，實時分析用戶展示的產品圖像或條形碼，并提供相關商品信息。

• 金融和商業領域：該模型支持結構化輸出，適用于發票、表單等數據處理，特別適合金融和商業領域的應用。

• 教育和培訓：在教育領域，Qwen2.5-VL可以用于分析教學視頻，幫助學生理解復雜的概念和內容。

• 醫療影像分析：該模型的視覺理解能力也可以應用于醫學影像分析，幫助醫生更好地解讀影像數據。

Qwen2.5-VL模型延續了上一代Qwen-VL的結構，采用了ViT（視覺變換器）與Qwen2的串聯結構，支持圖像和視頻的統一輸入。這種設計使得模型能夠更好地融合視覺和語言信息，提高對多模態數據的理解能力。此外，Qwen2.5-VL引入了多模態旋轉位置編碼（M-ROPE），將位置編碼分解為時間、空間（高度和寬度）三部分，從而增強了模型的多模態處理和推理能力。該模型還具備任意分辨率圖像識別的能力，能夠處理不同分辨率和長寬比的圖像，確保輸入和圖像信息的一致性。

Qwen2.5-VL獲取方式：

開源地址：Hugging Face

Github：Qwen2.5-VL

在線體驗：Qwen Chat