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Acceso
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
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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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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
.webp)
Detalle del producto
✨ QVQ-72B-Vista previa: Liberando la IA multimodal avanzada
Presentando QVQ-72B-Vista previa, un modelo de investigación experimental desde la perspectiva innovadora Equipo Qwen, lanzado oficialmente el 25 de diciembre de 2024Este dispositivo de última generación Modelo de lenguaje multimodal Está diseñado para mejorar significativamente las capacidades de razonamiento visual, integrando a la perfección el procesamiento avanzado de entradas de texto y visuales. Destaca por abordar problemas complejos que exigen una comprensión profunda del contenido visual.
Información básica:
- Nombre del modelo: QVQ-72B-Vista previa
- Desarrollador/creador: Equipo Qwen
- Fecha de lanzamiento: 25 de diciembre de 2024
- Versión: 1.0
- Tipo de modelo: Modelo de lenguaje multimodal
🚀 Características y capacidades clave
- ✅ Razonamiento multimodal: Procesar y razonar con texto e imágenes para una comprensión e interacción integral.
- 🧠 Alto recuento de parámetros: Con 72 mil millones de parámetrosProporciona respuestas detalladas y matizadas en diversas tareas.
- 📊 Puntos de referencia de rendimiento: Se logró un impresionante 70,3% en el punto de referencia de comprensión multimodal masiva de múltiples tareas (MMMU), mostrando un desempeño sólido en contextos multidisciplinarios.
- 🔄 Manejo de entrada dinámica: Admite diversas entradas, incluidas imágenes individuales, indicaciones de texto y problemas matemáticos con componentes visuales, lo que permite diversas aplicaciones.
- 📈 Comprensión visual mejorada: Se destaca en la interpretación de datos visuales complejos, como gráficos, diagramas y ecuaciones, lo que lo hace ideal para los dominios educativos y científicos.
💡 Casos de uso previstos
QVQ-72B-Vista previa está diseñado específicamente para desarrolladores e investigadores Buscan integrar capacidades de IA de vanguardia en sus proyectos. Entre las posibles aplicaciones se incluyen:
- 📚 Herramientas Educativas: Cree entornos de aprendizaje dinámicos y tutores inteligentes.
- 🗣️ Aprendizaje interactivo: Potencie experiencias interactivas de próxima generación.
- ❓ Sistemas de preguntas y respuestas visuales: Desarrollar sistemas sofisticados que respondan preguntas basadas en información visual.
- ✍️ Generación automatizada de contenido: Mejore la creación de contenido con IA visualmente inteligente.
🌍 Soporte de idiomas
El QVQ-72B-Vista previa El modelo ofrece un soporte sólido para varios idiomas, incluido Inglés y chino, ampliando significativamente su aplicabilidad en diversos contextos lingüísticos y globales.
⚙️ Detalles técnicos
Arquitectura:
QVQ-72B-Vista previa utiliza un sistema altamente optimizado arquitectura basada en transformadoresDiseñado específicamente para el procesamiento eficiente de entradas multimodales complejas. Este diseño permite la integración y el análisis fluidos de datos visuales y textuales.
Datos de entrenamiento:
El modelo fue entrenado rigurosamente en un conjunto de datos completo abarcando una amplia gama de formatos de texto e imagen, garantizando un rendimiento sólido en diversos escenarios del mundo real.
- Fuente de datos y tamaño: El conjunto de datos de entrenamiento abarca una amplia gama de temas y géneros, cuidadosamente seleccionados para garantizar la diversidad en las respuestas generadas.
- Diversidad y mitigación de sesgos: La curación de datos se centró en minimizar los sesgos y maximizar la diversidad temática y estilística, mejorando significativamente la versatilidad y la solidez ética del modelo.
📈 Métricas y comparaciones de rendimiento
Para proporcionar una comprensión clara de Vista previa de QVQ-72B El rendimiento del modelo se ha evaluado rigurosamente. A continuación, encontrará una representación visual de su posición en comparación con otros modelos.
Este gráfico ilustra Vista previa de QVQ-72B ventaja competitiva, destacando particularmente su fortaleza en tareas complejas de comprensión multimodal.
💻 Cómo utilizar la vista previa de QVQ-72B
Ejemplos de código:
Integrando QVQ-72B-Vista previa en sus aplicaciones es sencillo. El modelo es accesible en el Plataforma API de IA/ML bajo el identificador "QVQ-72B-Vista previa".
Documentación de la API:
Para obtener detalles completos sobre la integración, los puntos finales y los parámetros disponibles, consulte la Documentación detallada de la API:
Acceda a la documentación de la API aquí.
🛡️ Pautas éticas e IA responsable
El Equipo Qwen está profundamente comprometido con las consideraciones éticas en el desarrollo de la IA. Abogamos por transparencia acerca de Vista previa de QVQ-72B capacidades y limitaciones inherentes.
Importante: Recomendamos encarecidamente uso responsable para evitar cualquier posible uso indebido o implementación del contenido generado en aplicaciones dañinas.
Información sobre licencias
QVQ-72B-Vista previa se pone a disposición bajo una licencia de código abiertoEsta licencia otorga ambos derechos de investigación y uso comercial, garantizando al mismo tiempo el estricto cumplimiento de los estándares éticos y los derechos de los creadores.
Listo para integrar QVQ-72B-Vista previa ¿en tus proyectos?
Obtenga la API de vista previa de QVQ-72B aquí❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
Q1: ¿Qué es QVQ-72B-Preview?
A: QVQ-72B-Preview es un modelo de lenguaje multimodal experimental desarrollado por el equipo Qwen. Está diseñado para mejorar el razonamiento visual mediante el procesamiento de texto e imágenes para generar respuestas completas, destacando especialmente en problemas que requieren comprensión visual.
P2: ¿Cuáles son las capacidades clave de este modelo?
A: Sus características principales incluyen razonamiento multimodal (texto + imágenes), un alto recuento de parámetros (72 mil millones) para respuestas matizadas, un sólido desempeño en el índice de referencia MMMU (70,3%), manejo dinámico de entrada para varios tipos de datos y una comprensión visual mejorada para gráficos, diagramas y ecuaciones.
P3: ¿Cómo pueden los desarrolladores acceder a QVQ-72B-Preview?
A: Los desarrolladores pueden acceder al modelo a través de Plataforma API de IA/ML, catalogado como "QVQ-72B-Preview". Se dispone de documentación detallada de la API y ejemplos de código para facilitar la integración.
Q4: ¿Qué idiomas admite?
A: El modelo admite varios idiomas, incluidos Inglés y chino, lo que lo hace versátil para aplicaciones globales.
Q5: ¿QVQ-72B-Preview es de código abierto?
A: Sí, QVQ-72B-Preview se publica bajo una licencia de código abierto, permitiendo tanto la investigación como el uso comercial, respetando los estándares éticos y los derechos de los creadores.
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