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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/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}")
Detalle del producto
Qwen2.5 VL 7B Instruct: Una solución de IA multimodal de vanguardia
Instrucción Qwen2.5 VL 7B Es un modelo avanzado de IA multimodal, diseñado meticulosamente para tareas basadas en instrucciones que integran a la perfección entradas textuales y visuales. Presenta capacidades excepcionales de comprensión y razonamiento a través de diversas imágenes y documentos complejos, lo que proporciona una solución versátil y robusta para el reconocimiento preciso de texto e interacciones dinámicas multi-turno en diversas modalidades. Este modelo permite a los desarrolladores crear aplicaciones inteligentes que conectan el lenguaje humano con la información visual.
⚙️ Especificaciones técnicas
- Tamaño del modelo: 7 mil millones de parámetros
- Arquitectura: Marco multimodal avanzado basado en Transformer
- Modalidades: Texto, imagen
- Idiomas: Principalmente inglés, con amplio soporte para reconocimiento de texto multilingüe.
- Tipos de entrada: Indicaciones de texto flexibles, junto con varios formatos de imagen (optimizados para OCR y razonamiento visual)
- Ventana de contexto: Generosos 32.768 tokens
- Tipos de salida: Respuestas textuales enriquecidas, que incluyen contenido extraído y generado sintéticamente
📊 Puntos de referencia de rendimiento impresionantes
- DocVQA: 95,7% – Máxima precisión en la comprensión de documentos.
- Gráfico de control de calidad: 87,3% – Fuertes capacidades en análisis de gráficos.
- Banco OCR: 86,4% – Reconocimiento óptico de caracteres de gran robustez.
- Banco MMB: 82,6% – Excelente rendimiento multimodal general.
- MMMU: ~53,77% – Logrado con la cuantificación BF16, lo que demuestra un sólido razonamiento multidisciplinario.
✨ Características principales de Qwen2.5 VL 7B Instruct
- ✅ OCR superior (reconocimiento óptico de caracteres): Consiga una extracción de texto precisa y confiable incluso de las imágenes más complejas y de diversos tipos de documentos.
- 🧠 Razonamiento visual avanzado: El modelo comprende profundamente la información espacial y contextual dentro de las imágenes, lo que conduce a una mejor comprensión de la escena y un análisis profundo.
- 📄 Análisis Inteligente de Documentos: Procesar de forma eficiente e interpretar con precisión diseños de documentos estructurados y no estructurados, agilizando los flujos de trabajo de información.
- 🔄 Manejo fluido de tareas de doble modalidad: Gestione sin esfuerzo interacciones complejas de texto a texto y de imagen a texto dentro de flujos de trabajo exigentes basados en instrucciones.
- 🎯 Instrucciones optimizadas para mayor precisión: El modelo está finamente ajustado para seguir instrucciones detalladas de la tarea, lo que aumenta significativamente la relevancia de la respuesta, la precisión y la utilidad general.
Precios de la API de instrucciones Qwen2.5 VL 7B
Aporte: $0.21 por cada 1K tokens
Producción: $0.21 por cada 1K tokens
🚀 Diversos casos de uso y aplicaciones
- Extracción automatizada de datos: Revolucione la captura de datos de documentos escaneados, facturas, recibos y otros formularios.
- Sistemas de control de calidad visual inteligente: Sistemas de energía que responden con precisión preguntas basadas en imágenes o una combinación de entradas de texto e imágenes.
- Flujos de trabajo de documentos mejorados: Implemente la indexación inteligente de documentos y el resumen de contenido para lograr una gestión superior del conocimiento y una mayor eficiencia operativa.
- Tecnologías de asistencia: Desarrollar herramientas innovadoras para usuarios con discapacidad visual describiendo con precisión el contenido visual y leyendo en voz alta el texto en pantalla.
- Atención al cliente multilingüe: Mejore el servicio al cliente global a través del reconocimiento avanzado de contenido visual y textual, lo que permite respuestas inteligentes y multilingües.
Ejemplo de código para la integración de API
A continuación se muestra un fragmento de código ilustrativo que muestra cómo interactuar con la API de instrucciones Qwen2.5 VL 7B. Este ejemplo proporciona una base para que los desarrolladores integren rápidamente capacidades multimodales en sus aplicaciones.
import openai # Reemplazar con la URL base de la API y la clave reales 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": "Describe esta imagen en detalle y extrae cualquier texto presente."}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/your-image.jpg"}} ]} ], max_tokens=2048, # Ajustar según sea necesario temperature=0.7, # Controlar la creatividad ) print("Respuesta de la API:") print(response.choices[0].message.content) except openai.APIError as e: print(f"Ocurrió un error de API: {e}") excepto Excepción como e: print(f"Ocurrió un error inesperado: {e}") 🔍 Qwen2.5 VL 7B Instruct: Comparaciones de modelos competitivos
frente a GPT-4o Vision
Qwen2.5-VL-7B-Instruct ofrece Precisión de OCR altamente competitiva y razonamiento visual robusto dentro de su tamaño de parámetro de 7 mil millones. Esto lo convierte en un Solución más rentable y rápida para una implementación rápida, especialmente para tareas especializadas. Si bien GPT-4o Vision destaca por sus capacidades multimodales generales superiores y una mayor compatibilidad con idiomas, suele conllevar mayores costos operativos y velocidades de inferencia ligeramente más lentas debido a su mayor escala.
contra Claude 4 Vision
Claude 4 Vision es reconocido por su poderosa comprensión multimodal conversacional y capacidades mejoradas de diálogo contextual, aunque a menudo con costos computacionales más altos. Por el contrario, Qwen2.5-VL-7B-Instruct destaca en reconocimiento de documentos estructurados y razonamiento visual, que ofrece un potente rendimiento de OCR a un precio más atractivo, ideal para aplicaciones con uso intensivo de documentos.
frente a DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.1 destaca por su capacidad para comprender videos y realizar tareas complejas de búsqueda multimedia. Sin embargo, Qwen2.5-VL-7B-Instruct es... específicamente optimizado para el reconocimiento y razonamiento de imágenes estáticas y texto de documentos. Proporciona Velocidades de inferencia más rápidas para tareas de imagen y texto y precisión de OCR superior, consolidándose como la opción preferida para flujos de trabajo centrados en documentos que exigen tanto precisión como eficiencia.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Cuáles son los puntos fuertes de Qwen2.5 VL 7B Instruct?
R: Destaca en tareas multimodales basadas en instrucciones, ofreciendo un robusto reconocimiento óptico de caracteres (OCR), razonamiento visual avanzado y un análisis eficiente de documentos. Su optimización en las instrucciones garantiza respuestas altamente relevantes y precisas tanto para texto como para imágenes.
P2: ¿Cómo se compara su rendimiento con el de modelos multimodales más grandes?
R: A pesar de su tamaño de parámetro 7B, Qwen2.5 VL 7B Instruct ofrece una precisión de OCR competitiva y un sólido razonamiento visual, presentando a menudo una alternativa de implementación más rentable y más rápida para tareas especializadas en comparación con modelos más grandes y generalistas.
P3: ¿Qué tipos de entrada y salida admite la API?
R: Acepta indicaciones de texto e imágenes (para OCR/raciocinio visual) como entrada. La API genera respuestas textuales, que pueden incluir texto extraído de imágenes o contenido generado sintéticamente según las instrucciones dadas.
P4: ¿Qwen2.5 VL 7B Instruct es adecuado para aplicaciones multilingües?
R: Sí, si bien su enfoque principal es el inglés, cuenta con sólidas capacidades de reconocimiento de texto multilingüe, lo que lo convierte en una opción viable para aplicaciones globales como atención al cliente multilingüe y procesamiento de documentos internacionales.
P5: ¿Cuáles son las industrias o casos de uso típicos que se benefician de este modelo?
R: Industrias como finanzas (procesamiento de recibos y facturas), atención médica (análisis de documentos médicos), comercio electrónico (búsqueda visual de productos/control de calidad) y servicio al cliente (soporte multimodal) pueden beneficiarse enormemente de sus capacidades en extracción de datos, control de calidad visual y manejo inteligente de documentos.
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