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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'qwen/qvq-72b-preview',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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)
response = client.chat.completions.create(
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"content": "Tell me, why is the sky blue?"
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print(f"Assistant: {message}")
.webp)
Produktdetails
✨ QVQ-72B-Vorschau: Fortschrittliche multimodale KI im Einsatz
Wir stellen vor QVQ-72B-Vorschau, ein experimentelles Forschungsmodell aus dem innovativen Qwen Team, offiziell veröffentlicht am 25. Dezember 2024Dieses hochmoderne System Multimodales Sprachmodell Es wurde entwickelt, um die Fähigkeiten zum visuellen Denken deutlich zu verbessern und die Verarbeitung von Text- und Bilddaten nahtlos zu integrieren. Es eignet sich hervorragend zur Bewältigung komplexer Probleme, die ein tiefes Verständnis visueller Inhalte erfordern.
Grundlegende Informationen:
- Modellbezeichnung: QVQ-72B-Vorschau
- Entwickler/Schöpfer: Qwen Team
- Veröffentlichungsdatum: 25. Dezember 2024
- Version: 1.0
- Modelltyp: Multimodales Sprachmodell
🚀 Hauptmerkmale und Funktionen
- ✅ Multimodales Denken: Verarbeiten und argumentieren Sie mit Text und Bildern, um ein umfassendes Verständnis und eine Interaktion zu ermöglichen.
- 🧠 Hohe Parameteranzahl: Mit 72 Milliarden ParameterEs liefert detaillierte und differenzierte Antworten für unterschiedlichste Aufgaben.
- 📊 Leistungsbenchmarks: Erreichte ein beeindruckendes 70,3 % im Multimodal Massive Multi-task Understanding (MMMU) Benchmark, was sich in einer robusten Leistungsfähigkeit in multidisziplinären Kontexten widerspiegelt.
- 🔄 Dynamische Eingabeverarbeitung: Unterstützt verschiedene Eingaben, darunter Einzelbilder, Texteingabeaufforderungen und mathematische Probleme mit visuellen Komponenten, wodurch vielfältige Anwendungen möglich werden.
- 📈 Verbessertes visuelles Verständnis: Es zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe visuelle Daten wie Grafiken, Diagramme und Gleichungen zu interpretieren und ist daher ideal für den Bildungs- und Wissenschaftsbereich geeignet.
💡 Vorgesehene Anwendungsfälle
QVQ-72B-Vorschau ist speziell dafür entwickelt worden für Entwickler und Forscher Sie streben die Integration modernster KI-Funktionen in ihre Projekte an. Mögliche Anwendungsbereiche sind:
- 📚 Lehrmaterialien: Dynamische Lernumgebungen und intelligente Tutoren schaffen.
- 🗣️ Interaktives Lernen: Ermöglichen Sie interaktive Erlebnisse der nächsten Generation.
- ❓ Visuelle Frage-Antwort-Systeme: Entwickeln Sie ausgefeilte Systeme, die Fragen auf Basis visueller Eingaben beantworten.
- ✍️ Automatisierte Inhaltsgenerierung: Verbessern Sie die Content-Erstellung mit visuell intelligenter KI.
🌍 Sprachunterstützung
Der QVQ-72B-Vorschau Das Modell bietet robuste Unterstützung für mehrere Sprachen, einschließlich Englisch und Chinesischwodurch sich seine Anwendbarkeit auf verschiedene sprachliche und globale Kontexte erheblich erweitert.
⚙️ Technische Details
Architektur:
QVQ-72B-Vorschau nutzt ein hochoptimiertes Transformatorbasierte Architektur, speziell entwickelt für die effiziente Verarbeitung komplexer multimodaler Eingaben. Dieses Design ermöglicht die nahtlose Integration und Analyse von visuellen und textuellen Daten.
Trainingsdaten:
Das Modell wurde rigoros auf einem umfassender Datensatz Es umfasst eine breite Palette von Text- und Bildformaten und gewährleistet so eine robuste Leistungsfähigkeit in verschiedenen realen Anwendungsszenarien.
- Datenquelle und -größe: Der Trainingsdatensatz umfasst ein breites Spektrum an Themen und Genres und wurde sorgfältig zusammengestellt, um Vielfalt bei den generierten Antworten zu gewährleisten.
- Diversität und Vorurteilsminimierung: Bei der Datenaufbereitung lag der Fokus auf der Minimierung von Verzerrungen bei gleichzeitiger Maximierung der thematischen und stilistischen Vielfalt, wodurch die Vielseitigkeit und ethische Vertretbarkeit des Modells deutlich verbessert wurden.
📈 Leistungskennzahlen & Vergleiche
Um ein klares Verständnis zu vermitteln QVQ-72B-Vorschau Die Leistungsfähigkeit des Modells wurde anhand umfassender Benchmarks getestet. Nachfolgend finden Sie eine grafische Darstellung seiner Position im Vergleich zu anderen Modellen.
Diese Grafik veranschaulicht QVQ-72B-Vorschau Wettbewerbsvorteil, insbesondere hervorzuheben ist seine Stärke bei komplexen multimodalen Verständnisaufgaben.
💻 Anleitung zur Verwendung der QVQ-72B-Vorschau
Codebeispiele:
Integration QVQ-72B-Vorschau Die Integration in Ihre Anwendungen ist unkompliziert. Das Modell ist verfügbar auf der KI/ML-API-Plattform unter der Kennung "QVQ-72B-Vorschau".
API-Dokumentation:
Für detaillierte Informationen zur Integration, zu Endpunkten und verfügbaren Parametern verweisen wir auf die Ausführliche API-Dokumentation:
Hier gelangen Sie zur API-Dokumentation.Die
🛡️ Ethische Richtlinien & Verantwortungsvolle KI
Der Qwen-Team setzt sich zutiefst für ethische Überlegungen bei der KI-Entwicklung ein. Wir plädieren für Transparenz hinsichtlich QVQ-72B-Vorschau Fähigkeiten und systembedingte Grenzen.
Wichtig: Wir empfehlen dringend verantwortungsvolle Nutzung um einen möglichen Missbrauch oder Einsatz der generierten Inhalte in schädlichen Anwendungen zu verhindern.
📄 Lizenzinformationen
QVQ-72B-Vorschau wird zur Verfügung gestellt unter einer Open-Source-LizenzDiese Lizenz gewährt beides Forschungs- und kommerzielle Nutzungsrechteunter strikter Einhaltung ethischer Standards und der Rechte der Urheber.
Bereit zur Integration QVQ-72B-Vorschau in Ihre Projekte?
🔗 Holen Sie sich hier die QVQ-72B-Vorschau-API.❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist QVQ-72B-Preview?
A: QVQ-72B-Preview ist ein experimentelles multimodales Sprachmodell, das vom Qwen-Team entwickelt wurde. Es dient der Verbesserung des visuellen Denkens durch die Verarbeitung von Text- und Bildeingaben, um umfassende Antworten zu generieren, und eignet sich besonders gut für Probleme, die visuelles Verständnis erfordern.
Frage 2: Was sind die wichtigsten Funktionen dieses Modells?
A: Zu den wichtigsten Merkmalen gehören multimodales Schließen (Text + Bilder), eine hohe Parameteranzahl (72 Milliarden) für differenzierte Antworten, eine starke Leistung beim MMMU-Benchmark (70,3 %), dynamische Eingabeverarbeitung für verschiedene Datentypen und ein verbessertes visuelles Verständnis von Graphen, Diagrammen und Gleichungen.
Frage 3: Wie können Entwickler auf QVQ-72B-Preview zugreifen?
A: Entwickler können über die KI/ML-API-Plattform, aufgeführt als "QVQ-72B-Preview". Ausführliche API-Dokumentation und Codebeispiele stehen zur Verfügung, um die Integration zu erleichtern.
Frage 4: Welche Sprachen werden unterstützt?
A: Das Modell unterstützt mehrere Sprachen, darunter Englisch und ChinesischDadurch ist es vielseitig für globale Anwendungen einsetzbar.
Frage 5: Ist QVQ-72B-Preview Open Source?
A: Ja, QVQ-72B-Preview wird unter einer solchen Lizenz veröffentlicht. Open-Source-Lizenz, wobei sowohl die Nutzung für Forschungszwecke als auch für kommerzielle Zwecke gestattet ist, während gleichzeitig ethische Standards eingehalten und die Rechte der Urheber respektiert werden.
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