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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/qwen-2.5-vl-7b-instruct',
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(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen-2.5-vl-7b-instruct",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Qwen2.5 VL 7B Instruct: Eine hochmoderne multimodale KI-Lösung
Qwen2.5 VL 7B Anleitung ist ein hochentwickeltes, multimodales KI-Modell, das speziell für anweisungsbasierte Aufgaben entwickelt wurde und textuelle und visuelle Eingaben nahtlos integriert. Es zeichnet sich durch außergewöhnliche Fähigkeiten im Verstehen und Analysieren verschiedenster Bilder und komplexer Dokumente aus und bietet eine vielseitige und robuste Lösung für präzise Texterkennung und dynamische, mehrstufige Interaktionen über verschiedene Modalitäten hinweg. Dieses Modell ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen zu erstellen, die die Lücke zwischen menschlicher Sprache und visueller Information schließen.
⚙️ Technische Spezifikationen
- Modellgröße: 7 Milliarden Parameter
- Architektur: Fortschrittliches, auf Transformer basierendes multimodales Framework
- Modalitäten: Text, Bild
- Sprachen: Primär Englisch, mit umfassender Unterstützung für mehrsprachige Texterkennung
- Eingabetypen: Flexible Texteingabeaufforderungen sowie verschiedene Bildformate (optimiert für OCR und visuelles Denken)
- Kontextfenster: Großzügige 32.768 Token
- Ausgabetypen: Umfangreiche Textantworten, einschließlich sowohl extrahierter als auch synthetisch generierter Inhalte
📊 Beeindruckende Leistungsbenchmarks
- DocVQA: 95,7 % – Führende Genauigkeit beim Dokumentenverständnis.
- ChartQA: 87,3 % – Starke Fähigkeiten in der Chartanalyse.
- OCRBench: 86,4 % – Hochrobuste optische Zeichenerkennung.
- MMBench: 82,6 % – Hervorragende allgemeine multimodale Leistung.
- MMMU: ~53,77 % – Erreicht mit BF16-Quantisierung, was ein starkes interdisziplinäres Denkvermögen beweist.
✨ Hauptmerkmale der Qwen2.5 VL 7B Anleitung
- ✅ Überlegene OCR (optische Zeichenerkennung): Erzielen Sie eine präzise und zuverlässige Textextraktion selbst aus komplexesten Bildern und unterschiedlichsten Dokumenttypen.
- 🧠 Fortgeschrittenes visuelles Denken: Das Modell versteht räumliche und kontextuelle Informationen in Bildern tiefgehend, was zu einem besseren Szenenverständnis und aufschlussreichen Analysen führt.
- 📄 Intelligente Dokumentenanalyse: Effiziente Verarbeitung und präzise Interpretation von strukturierten und unstrukturierten Dokumentenlayouts zur Optimierung von Informationsworkflows.
- 🔄 Nahtlose Aufgabenbearbeitung mit zwei Modalitäten: Komplexe Text-zu-Text- und Bild-zu-Text-Interaktionen lassen sich mühelos in anspruchsvolle, anweisungsbasierte Arbeitsabläufe integrieren.
- 🎯 Anleitung für höchste Präzision: Das Modell ist fein abgestimmt, um detaillierte Aufgabenanweisungen zu befolgen, was die Relevanz, Genauigkeit und den Gesamtnutzen der Antworten deutlich steigert.
💰 Qwen2.5 VL 7B Instruct API-Preise
Eingang: 0,21 $ pro 1.000 Token
Ausgabe: 0,21 $ pro 1.000 Token
🚀 Vielfältige Anwendungsfälle & Anwendungen
- Automatisierte Datenextraktion: Revolutionieren Sie die Datenerfassung von gescannten Dokumenten, Rechnungen, Quittungen und anderen Formularen.
- Intelligente visuelle Qualitätssicherungssysteme: Leistungssysteme, die Fragen anhand von Bildern oder einer Kombination aus Text- und Bildeingaben präzise beantworten.
- Optimierte Dokumenten-Workflows: Setzen Sie intelligente Dokumentenindizierung und Inhaltszusammenfassung ein, um ein überlegenes Wissensmanagement und eine höhere betriebliche Effizienz zu erzielen.
- Assistive Technologien: Entwickeln Sie innovative Hilfsmittel für sehbehinderte Nutzer, indem Sie visuelle Inhalte präzise beschreiben und den Text auf dem Bildschirm laut vorlesen.
- Mehrsprachiger Kundensupport: Verbessern Sie den globalen Kundenservice durch fortschrittliche Erkennung visueller und textueller Inhalte und ermöglichen Sie so intelligente, mehrsprachige Antworten.
💻 Codebeispiel für die API-Integration
Nachfolgend finden Sie ein beispielhaftes Codebeispiel, das die Interaktion mit der Qwen2.5 VL 7B Instruct API veranschaulicht. Dieses Beispiel bietet Entwicklern eine Grundlage, um multimodale Funktionen schnell in ihre Anwendungen zu integrieren.
import openai # Ersetzen Sie dies durch Ihre tatsächliche API-Basis-URL und Ihren API-Schlüssel client = openai.OpenAI( base_url="YOUR_QWEN_API_BASE_URL", api_key="YOUR_API_KEY", ) try: response = client.chat.completions.create( model="qwen/qwen-2.5-vl-7b-instruct", messages=[ {"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "Beschreiben Sie dieses Bild detailliert und extrahieren Sie den vorhandenen Text."}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/your-image.jpg"}} ]} ], max_tokens=2048, # Bei Bedarf anpassen temperature=0.7, # Kreativität steuern ) print("API-Antwort:") print(response.choices[0].message.content) except openai.APIError as e: print(f"Ein API-Fehler ist aufgetreten: {e}") außer Exception als e: print(f"Ein unerwarteter Fehler ist aufgetreten: {e}") 🔍 Qwen2.5 VL 7B Anleitung: Vergleich konkurrierender Modelle
vs. GPT-4o Vision
Qwen2.5-VL-7B-Instruct bietet hochkompetitive OCR-Genauigkeit und robustes visuelles Denken innerhalb seiner Parametergröße von 7 Milliarden. Dies macht es zu einem Kostengünstigere und schnellere Lösung für die rasche Implementierunginsbesondere für spezialisierte Aufgaben. Während GPT-4o Vision mit überlegenen allgemeinen multimodalen Fähigkeiten und einer breiteren Sprachunterstützung glänzt, verursacht es aufgrund seines größeren Umfangs typischerweise höhere Betriebskosten und geringfügig langsamere Inferenzgeschwindigkeiten.
vs. Claude 4 Vision
Claude 4 Vision ist bekannt für seine leistungsstarkes, dialogorientiertes multimodales Verständnis und verbesserte kontextbezogene Dialogfunktionen, allerdings oft bei höherem Rechenaufwand. Im Gegensatz dazu zeichnet sich Qwen2.5-VL-7B-Instruct durch folgende Merkmale aus: Strukturierte Dokumentenerkennung und visuelles Schließenbietet eine starke OCR-Leistung zu einem attraktiveren Preis und ist somit ideal für dokumentenintensive Anwendungen.
vs. DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.1 zeichnet sich durch seine Leistungsfähigkeit beim Videoverständnis und bei komplexen Multimedia-Suchaufgaben aus. Qwen2.5-VL-7B-Instruct hingegen ist speziell optimiert für die Erkennung und das logische Schlussfolgern von statischen Bildern und DokumententextenEs bietet schnellere Inferenzgeschwindigkeiten bei Bild-Text-Aufgaben und überlegene OCR-Genauigkeitund hat sich damit als bevorzugte Wahl für dokumentenzentrierte Arbeitsabläufe etabliert, die sowohl Präzision als auch Effizienz erfordern.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was sind die Kernstärken von Qwen2.5 VL 7B Instruct?
A: Es eignet sich hervorragend für multimodale, anweisungsbasierte Aufgaben und bietet robuste OCR, fortschrittliches visuelles Denken und effiziente Dokumentenanalyse. Dank seiner anweisungsorientierten Funktionsweise liefert es hochrelevante und präzise Antworten sowohl für Text- als auch für Bildeingaben.
Frage 2: Wie schneidet es im Vergleich zu größeren multimodalen Modellen ab?
A: Trotz seiner 7B-Parametergröße bietet Qwen2.5 VL 7B Instruct eine wettbewerbsfähige OCR-Genauigkeit und ein starkes visuelles Schlussfolgerungsvermögen und stellt im Vergleich zu größeren, allgemeineren Modellen oft eine kostengünstigere und schnellere Alternative für spezialisierte Aufgaben dar.
Frage 3: Welche Arten von Eingabe und Ausgabe unterstützt die API?
A: Die API akzeptiert Texteingaben und Bilder (für OCR/visuelles Erkennen). Sie generiert Textantworten, die aus Bildern extrahierten Text oder synthetisch generierte Inhalte basierend auf den gegebenen Anweisungen enthalten können.
Frage 4: Ist Qwen2.5 VL 7B Instruct für mehrsprachige Anwendungen geeignet?
A: Ja, obwohl der Schwerpunkt auf Englisch liegt, verfügt es über starke mehrsprachige Texterkennungsfunktionen und ist daher eine geeignete Wahl für globale Anwendungen wie mehrsprachigen Kundensupport und internationale Dokumentenverarbeitung.
Frage 5: Welche Branchen oder Anwendungsfälle profitieren typischerweise von diesem Modell?
A: Branchen wie das Finanzwesen (Beleg-/Rechnungsverarbeitung), das Gesundheitswesen (Analyse medizinischer Dokumente), der E-Commerce (visuelle Produktsuche/Qualitätssicherung) und der Kundenservice (multimodale Unterstützung) können von seinen Fähigkeiten in den Bereichen Datenextraktion, visuelle Qualitätssicherung und intelligente Dokumentenverarbeitung stark profitieren.
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