Qwen2.5-VL-32B: 무엇이며 어떻게 지역적으로 사용하는가

25월 XNUMX일, 쿠웬 팀 발표에 따르면, Qwen2.5-VL-32B-Instruct 모델은 공식적으로 오픈 소스화되었으며, 32B 매개변수 스케일을 갖추고 있으며, 이미지 이해, 수학적 추론, 텍스트 생성과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 이 모델은 강화 학습을 통해 더욱 최적화되었으며, 응답은 인간의 선호도에 더 부합하여 MMMU 및 MathVista와 같은 다중 모드 평가에서 이전에 출시된 72B 모델을 능가했습니다.

Qwen2.5-VL-32B API

Qwen2.5-VL-32B는 무엇인가요?

Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 Alibaba의 Qwen 시리즈에 새롭게 추가된 제품으로, 32억 개의 매개변수를 자랑합니다. 시각적 정보와 텍스트 정보를 모두 처리하고 해석하도록 설계된 이 모델은 이미지와 언어에 대한 섬세한 이해가 필요한 작업에 탁월합니다. Apache 2.0 라이선스에 따라 출시되었으며, 개발자와 연구자에게 다양한 애플리케이션에 맞게 모델을 통합하고 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다.

이전 Qwen2.5-VL 시리즈 모델과 비교하여 32B 모델은 다음과 같은 개선 사항이 있습니다.

응답은 인간의 주관적 선호도에 더 부합합니다. 답변이 더 자세해지고, 형식이 더 표준화되었으며, 인간의 선호도에 더 부합하도록 출력 스타일이 조정되었습니다.
수학적 추론 능력: 복잡한 수학 문제를 푸는 정확도가 크게 향상되었습니다.
세밀한 이미지 이해 및 추론: 이미지 구문 분석, 콘텐츠 인식, 시각적 논리 추론 등의 작업에서 더 강력한 정확도와 세분화된 분석 기능이 입증되었습니다.

Qwen2.5-VL-32B를 지역적으로 어떻게 사용할 수 있나요?

Qwen2.5-VL-32B를 로컬에 배포하면 사용자는 외부 서버에 의존하지 않고도 기능을 활용하여 데이터 프라이버시를 보장하고 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 공식 GitHub 저장소는 로컬 배포를 위한 포괄적인 리소스를 제공합니다. citeturn0search6

환경 설정

저장소 복제:

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL

프로젝트 디렉토리로 이동: 복제된 디렉토리로 이동합니다.

cd Qwen2.5-VL

종속성 설치: 필요한 모든 패키지가 설치되어 있는지 확인하십시오. 저장소에는 다음이 포함됩니다. requirements.txt 이를 용이하게 하기 위한 파일:

pip install -r requirements.txt

모델 실행

환경 설정 후:

애플리케이션 실행: 메인 스크립트를 실행하여 애플리케이션을 시작합니다. 자세한 지침은 저장소 설명서에 제공됩니다.
인터페이스에 접근: 실행 후, 지정된 로컬 주소에서 웹 브라우저를 통해 모델 인터페이스에 액세스합니다.

최적화 팁

성과를 향상하고 리소스를 효과적으로 관리하려면:

정량화: 활용 --quantize 메모리 사용량을 줄이기 위해 모델 변환 중에 플래그를 지정합니다.
컨텍스트 길이 관리: 입력 토큰을 제한하여 응답을 신속하게 처리합니다.
리소스 집약적 애플리케이션 닫기: 시스템 리소스를 확보하기 위해 다른 사용량이 많은 애플리케이션을 닫아 두세요.
일괄 처리: 여러 이미지를 처리하는 경우 효율성을 높이기 위해 일괄적으로 처리합니다.

Qwen2.5-VL-32B의 주요 특징은 무엇입니까?

Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 이전 모델에 비해 여러 가지 향상된 기능을 도입했습니다.

강화된 인간과 같은 반응

모델의 출력 스타일이 개선되어 인간의 선호도와 긴밀하게 일치하는 보다 자세하고 잘 구성된 답변을 생성했습니다. 이러한 개선을 통해 보다 자연스럽고 직관적인 상호 작용이 용이해졌습니다.

고급 수학적 추론

복잡한 수학 문제를 정확하게 해결하는 모델의 능력에 상당한 진전이 있었습니다. 이를 통해 Qwen2.5-VL-32B는 정교한 수치 계산이 필요한 작업에 귀중한 도구로 자리매김했습니다.

세밀한 이미지 이해 및 추론

이 모델은 이미지 파싱, 콘텐츠 인식 및 시각적 논리 추론에서 향상된 정확도를 보여줍니다. 이미지 내의 복잡한 세부 사항을 분석할 수 있어 객체 감지 및 장면 이해와 같은 작업에 능숙합니다.

강력한 문서 분석 기능

Qwen2.5-VL-32B는 다양한 문서 분석에 탁월하여 손으로 쓴 글씨, 표, 차트, 화학식, 악보 등을 포함한 여러 장면의 다국어 문서를 효과적으로 처리합니다.

다른 모델에 비해 Qwen2.5-VL-32B의 성능은 어떻습니까?

벤치마크 평가에서 Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 뛰어난 성능을 보여주었습니다.

멀티모달 작업: 이 모델은 MMMU, MMMU-Pro, MathVista 등의 벤치마크로 평가한 작업에서 72B 모델과 같은 더 큰 모델보다 성능이 우수합니다. citeturn0search9
텍스트 기능: Mistral-Small-3.1-24B 및 Gemma-3-27B-IT와 같은 모델과 비교 가능한 최첨단 결과를 달성하여 순수 텍스트 기반 작업에서의 뛰어난 성능을 입증했습니다.

관련 주제 Grok 3에 액세스하고 사용하는 방법

개발자를 위한 API 액세스

CometAPI는 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격으로 qwen API(모델 이름: qwen-max;)를 통합하는 데 도움을 드리며, 등록하고 로그인하면 계정에 $1이 적립됩니다! 등록하고 CometAPI를 경험해 보세요.

CometAPI는 여러 주요 AI 모델의 API에 대한 중앙 허브 역할을 하므로 여러 API 제공자와 별도로 상호 작용할 필요가 없습니다. CometAPI는 Qwen 2.5 시리즈 모델을 통합합니다. API를 통해 액세스할 수 있습니다.

를 참조하십시오 Qwen 2.5 Coder 32B API 지시 및 Qwen 2.5 최대 API 통합 세부 정보.CometAPI가 최신 버전을 업데이트했습니다. QwQ-32B API.

결론

Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 멀티모달 AI 분야에서 상당한 진전을 나타냅니다. 오픈 소스 특성과 인간과 유사한 상호 작용, 수학적 추론 및 이미지 이해의 향상된 기능이 결합되어 개발자와 연구자에게 다재다능하고 강력한 도구가 됩니다. Alibaba는 로컬 배포 및 최적화를 위한 리소스를 제공함으로써 이 모델이 광범위한 애플리케이션에 접근 가능하고 실용적임을 보장합니다.