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Qwen2.5 VL 7B Instruções

Seu tamanho otimizado garante desempenho eficiente com operação econômica, sendo adequado para chatbots, assistentes de IA e sistemas automatizados de extração de conteúdo.

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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}")

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Qwen2.5 VL 7B Instruções

Detalhes do produto

Qwen2.5 VL 7B Instruct: Uma solução de IA multimodal de ponta

Qwen2.5 VL 7B Instruções É um modelo avançado de IA multimodal meticulosamente projetado para tarefas baseadas em instruções, que integra perfeitamente entradas textuais e visuais. Ele demonstra capacidades excepcionais de compreensão e raciocínio a partir de diversas imagens e documentos complexos, fornecendo uma solução versátil e robusta para reconhecimento preciso de texto e interações dinâmicas e multifacetadas em várias modalidades. Este modelo permite que desenvolvedores criem aplicativos inteligentes que preenchem a lacuna entre a linguagem humana e a informação visual.

⚙️ Especificações Técnicas

Tamanho do modelo: 7 bilhões de parâmetros
Arquitetura: Estrutura multimodal avançada baseada em Transformer
Modalidades: Texto, Imagem
Idiomas: Principalmente inglês, com amplo suporte para reconhecimento de texto multilíngue.
Tipos de entrada: Instruções de texto flexíveis, juntamente com vários formatos de imagem (otimizados para OCR e raciocínio visual)
Janela de contexto: Generosos 32.768 tokens
Tipos de saída: Respostas textuais ricas, incluindo conteúdo extraído e gerado sinteticamente.

📊 Indicadores de desempenho impressionantes

DocVQA: 95,7% – Precisão líder na compreensão de documentos.
ChartQA: 87,3% – Forte capacidade em análise de gráficos.
OCRBench: 86,4% – Reconhecimento Óptico de Caracteres altamente robusto.
MMBench: 82,6% – Excelente desempenho multimodal geral.
MMMU: ~53,77% – Obtido com quantização BF16, demonstrando forte raciocínio multidisciplinar.

✨ Principais características do manual de instruções Qwen2.5 VL 7B

✅ OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) superior: Obtenha extração de texto precisa e confiável, mesmo das imagens mais complexas e dos mais diversos tipos de documentos.
🧠 Raciocínio Visual Avançado: O modelo compreende profundamente as informações espaciais e contextuais dentro das imagens, o que leva a uma melhor compreensão da cena e a análises mais perspicazes.
📄 Análise Inteligente de Documentos: Processar e interpretar com eficiência layouts de documentos estruturados e não estruturados, otimizando os fluxos de trabalho de informações.
🔄 Gerenciamento de tarefas em modalidade dupla sem interrupções: Gerencie sem esforço interações complexas de texto para texto e de imagem para texto em fluxos de trabalho exigentes baseados em instruções.
🎯 Instruções otimizadas para precisão: O modelo é meticulosamente ajustado para seguir instruções detalhadas da tarefa, aumentando significativamente a relevância da resposta, a precisão e a utilidade geral.

💰 Preços da API de instruções Qwen2.5 VL 7B

Entrada: $ 0,21 por 1.000 tokens

Saída: $ 0,21 por 1.000 tokens

🚀 Diversos casos de uso e aplicações

Extração automatizada de dados: Revolucione a captura de dados a partir de documentos digitalizados, faturas, recibos e outros formulários.
Sistemas inteligentes de controle de qualidade visual: Sistemas de energia que respondem com precisão a perguntas com base em imagens ou em uma combinação de texto e imagens.
Fluxos de trabalho de documentos aprimorados: Implemente indexação inteligente de documentos e sumarização de conteúdo para uma gestão de conhecimento superior e maior eficiência operacional.
Tecnologias Assistivas: Desenvolver ferramentas inovadoras para usuários com deficiência visual, descrevendo com precisão o conteúdo visual e lendo o texto na tela em voz alta.
Suporte ao cliente multilíngue: Aprimore o atendimento ao cliente global por meio do reconhecimento avançado de conteúdo visual e textual, possibilitando respostas inteligentes e multilíngues.

💻 Exemplo de código para integração de API

Abaixo, segue um trecho de código ilustrativo que demonstra como interagir com a API Instruct do Qwen2.5 VL 7B. Este exemplo fornece uma base para que os desenvolvedores integrem rapidamente recursos multimodais em seus aplicativos.

  import openai # Substitua pela sua URL base e chave de API reais 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": "Descreva esta imagem em detalhes e extraia qualquer texto presente."}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/your-image.jpg"}} ]} ], max_tokens=2048, # Ajuste conforme necessário temperature=0.7, # Controle a criatividade ) print("Resposta da API:") print(response.choices[0].message.content) except openai.APIError as e: print(f"Um Ocorreu um erro na API: {e}") exceto Exception como e: print(f"Ocorreu um erro inesperado: {e}")

🔍 Qwen2.5 VL 7B Instruções: Comparações de Modelos Competitivos

vs. Visão GPT-4o

Qwen2.5-VL-7B-Instruct oferece Alta precisão de OCR competitiva e raciocínio visual robusto. dentro de seu tamanho de parâmetro de 7 bilhões. Isso o torna um Solução mais econômica e rápida para implantação imediata., especialmente para tarefas especializadas. Embora o GPT-4o Vision se destaque por suas capacidades multimodais gerais superiores e suporte a uma linguagem mais ampla, ele normalmente acarreta custos operacionais mais altos e velocidades de inferência ligeiramente mais lentas devido à sua maior escala.

vs. Claude 4 Visão

Claude 4 Vision é reconhecido por sua compreensão multimodal conversacional poderosa e capacidades aprimoradas de diálogo contextual, embora frequentemente com custos computacionais mais elevados. Em contraste, o Qwen2.5-VL-7B-Instruct se destaca em reconhecimento de documentos estruturados e raciocínio visualOferecendo um desempenho de OCR robusto a um preço mais atrativo, ideal para aplicações com grande volume de documentos.

vs. DeepSeek V3.1

O DeepSeek V3.1 destaca-se pela sua proficiência na compreensão de vídeo e em tarefas complexas de busca multimídia. O Qwen2.5-VL-7B-Instruct, no entanto, é Otimizado especificamente para reconhecimento e raciocínio de imagens estáticas e textos em documentos.Ele fornece Velocidades de inferência mais rápidas para tarefas de imagem-texto e precisão OCR superior., consolidando-se como a opção preferida para fluxos de trabalho centrados em documentos que exigem precisão e eficiência.

❓ Perguntas frequentes (FAQ)

Q1: Quais são os principais pontos fortes do Qwen2.5 VL 7B Instruct?

A: Ele se destaca em tarefas multimodais baseadas em instruções, oferecendo OCR robusto, raciocínio visual avançado e análise eficiente de documentos. Sua natureza otimizada para instruções garante respostas altamente relevantes e precisas tanto para entradas de texto quanto de imagem.

Q2: Como seu desempenho se compara ao de modelos multimodais maiores?

A: Apesar de seu tamanho de parâmetro de 7B, o Qwen2.5 VL 7B Instruct oferece precisão de OCR competitiva e forte raciocínio visual, muitas vezes apresentando uma alternativa de implantação mais econômica e rápida para tarefas especializadas em comparação com modelos maiores e mais generalistas.

Q3: Quais tipos de entrada e saída a API suporta?

A: Aceita instruções de texto e imagens (para OCR/raciocínio visual) como entrada. A API gera respostas textuais, que podem incluir texto extraído de imagens ou conteúdo gerado sinteticamente com base nas instruções fornecidas.

Q4: O Qwen2.5 VL 7B Instruct é adequado para aplicações multilíngues?

A: Sim, embora seu foco principal seja o inglês, possui fortes recursos de reconhecimento de texto multilíngue, tornando-se uma opção viável para aplicações globais, como suporte ao cliente multilíngue e processamento internacional de documentos.

Q5: Quais são os setores ou casos de uso típicos que se beneficiam desse modelo?

A: Setores como o financeiro (processamento de recibos/faturas), o da saúde (análise de documentos médicos), o de comércio eletrônico (busca visual de produtos/controle de qualidade) e o de atendimento ao cliente (suporte multimodal) podem se beneficiar muito de seus recursos de extração de dados, controle de qualidade visual e gerenciamento inteligente de documentos.

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