Qwen2.5-VL 旨在应对从简单的物体识别到复杂的文档解析和视频分析等一系列视觉语言任务。该模型具有出色的通用性，支持 29 种语言，处理多达 128,000 个上下文标记，可与其他业界领先的 AI 模型一较高下。
Qwen2.5-VL 最引人注目的一点是其可充当视觉代理，能够与计算机和移动设备界面交互并进行操作。此功能允许模型执行诸如查看天气或预订航班等任务，展示了其在实际应用中的潜力。
该模型的架构得到了显著改进，具有通过 SwiGLU 和 RMNSNorm 增强的 Vision Transformer (ViT)，使其与 Qwen2.5 语言模型的结构保持一致。这些改进以及窗口注意的实现，带来了更高效的训练和推理速度。
通过动态分辨率和自适应帧速率训练，Qwen2.5-VL 的视频处理能力得到了大幅增强。该模型现在可以理解时长超过一小时的视频并精确定位视频内容中的特定事件，这对于需要长篇视频分析的任务非常有效。
在基准测试中，与其他领先的 AI 模型（包括 OpenAI 的 GPT-4o、Meta 的 Llama 3.1-405B 和谷歌的 Gemini-2 Flash）相比，Qwen2.5-VL 表现出了竞争力和通常更优异的性能。它在推理、数学、编码和各种视觉语言任务等领域表现出了特别的优势。
Qwen2.5-VL 的主要特性包括：
- 先进的多模态功能，可处理文本、图像和视频
- 强大的文档解析功能，适用于多场景、多语言和各种内置文档类型
- 跨不同格式的精确对象接地，包括绝对坐标和 JSON 输出
- 具有细粒度视频接地的超长视频理解
- 增强的代理功能，用于计算机和移动设备交互
- 动态分辨率和帧速率训练，以提高视频理解能力
- 精简高效的视觉编码器，处理速度更快
- 支持 29 种语言和多达 128,000 个 token 的上下文处理
- 能够为发票等复杂数据生成结构化输出形式
- 各种格式的视觉定位，包括边界框和点
- 能够分析图像中的文本、图表、图解和布局
- 视频内容中的事件捕获功能
Qwen2.5-VL 代表了 AI 技术的重大进步，为各行各业的开发人员、研究人员和企业提供了多功能且强大的工具。其广泛的功能和强大的基准测试性能使其成为快速发展的多模态 AI 领域的强大竞争对手。