ENRussian
English Chinese French German Portuguese Spanish Russian
авторизоватьсяАвторизоваться
Попробуйте бесплатно
qwen-bg
max-ico04
32K
В
Вне
max-ico02
Чат
max-ico03
запрещать
Инструкция Qwen2.5 VL 7B
Оптимизированный размер обеспечивает эффективную работу и экономичность, что делает его подходящим для чат-ботов, ИИ-помощников и автоматизированных систем извлечения контента.
Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.
Text to Speech
Javascript
Python 
                                        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}")
Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.
Получить ключ API Изучите модели
qwenmax-bg
изображение
Инструкция Qwen2.5 VL 7B

Подробная информация о товаре

Qwen2.5 VL 7B Instruct: Передовое многомодальное решение на основе искусственного интеллекта.

Инструкция Qwen2.5 VL 7B Это передовая мультимодальная модель искусственного интеллекта, тщательно разработанная для задач, основанных на инструкциях, которая органично интегрирует текстовые и визуальные входные данные. Она демонстрирует исключительные возможности в понимании и анализе разнообразных изображений и сложных документов, предоставляя универсальное и надежное решение для точного распознавания текста и динамичного многоэтапного взаимодействия в различных модальностях. Эта модель позволяет разработчикам создавать интеллектуальные приложения, которые преодолевают разрыв между человеческим языком и визуальной информацией.

⚙️ Технические характеристики

  • Размер модели: 7 миллиардов параметров
  • Архитектура: Усовершенствованная многомодальная структура на основе трансформеров
  • Модальности: Текст, Изображение
  • Языки: В основном на английском языке, с расширенной поддержкой распознавания многоязычного текста.
  • Типы ввода: Гибкие текстовые подсказки, а также различные форматы изображений (оптимизированные для распознавания текста и визуального анализа).
  • Контекстное окно: Щедрые 32 768 токенов
  • Типы выходных данных: Подробные текстовые ответы, включающие как извлеченный, так и сгенерированный синтетическим образом контент.

📊 Впечатляющие показатели производительности

  • DocVQA: 95,7% – Высочайшая точность в понимании документов.
  • ChartQA: 87,3% – Высокие навыки анализа графиков.
  • OCRBench: 86,4% – Высоконадежное оптическое распознавание символов.
  • MMBench: 82,6% – Отличные общие показатели в мультимодальной транспортировке.
  • MMMU: ~53,77% – Достигнуто с помощью квантования BF16, что демонстрирует убедительный междисциплинарный подход.

✨ Основные характеристики Qwen2.5 VL 7B Instruct

  • ✅ Превосходное оптическое распознавание символов (OCR): Обеспечьте точное и надежное извлечение текста даже из самых сложных изображений и документов различных типов.
  • 🧠 Развитие навыков визуального мышления: Модель глубоко понимает пространственную и контекстную информацию в изображениях, что приводит к лучшему пониманию сцены и содержательному анализу.
  • 📄 Интеллектуальный анализ документов: Эффективно обрабатывать и точно интерпретировать как структурированные, так и неструктурированные документы, оптимизируя информационные потоки.
  • 🔄 Бесперебойная обработка задач в двух режимах: Легко управляйте сложными взаимодействиями между текстом и изображением в рамках трудоемких рабочих процессов, основанных на инструкциях.
  • 🎯 Инструкция разработана для высокой точности: Модель точно настроена на следование подробным инструкциям по выполнению задачи, что значительно повышает релевантность ответа, точность и общую полезность.

💰 Цены на API инструкций Qwen2.5 VL 7B

Вход: 0,21 доллара за 1000 токенов

Выход: 0,21 доллара за 1000 токенов

🚀 Разнообразные варианты использования и применения

  • Автоматизированное извлечение данных: Произведите революцию в сборе данных из отсканированных документов, счетов-фактур, квитанций и других форм.
  • Интеллектуальные системы визуального контроля качества: Системы управления, которые точно отвечают на вопросы на основе изображений или комбинации текста и изображений.
  • Улучшенные процессы документооборота: Внедрите интеллектуальное индексирование документов и аннотирование контента для повышения эффективности управления знаниями и операционной деятельности.
  • Вспомогательные технологии: Разрабатывать инновационные инструменты для пользователей с нарушениями зрения, точно описывая визуальное содержимое и озвучивая текст на экране.
  • Многоязычная поддержка клиентов: Повысьте качество обслуживания клиентов по всему миру за счет усовершенствованного распознавания визуального и текстового контента, позволяющего предоставлять интеллектуальные многоязычные ответы.

💻 Пример кода для интеграции API

Ниже приведён иллюстративный фрагмент кода, демонстрирующий взаимодействие с API инструкций Qwen2.5 VL 7B. Этот пример предоставляет разработчикам основу для быстрой интеграции многомодальных возможностей в свои приложения.

  import openai # Замените на ваш фактический базовый URL API и ключ 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": "Опишите это изображение подробно и извлеките любой присутствующий текст."}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/your-image.jpg"}} ]} ], max_tokens=2048, # Настройте по мере необходимости temperature=0.7, # Контролируйте креативность ) print("Ответ API:") print(response.choices[0].message.content) except openai.APIError as e: print(f"Произошла ошибка API: {e}") except Exception as e: print(f"Произошла непредвиденная ошибка: {e}")

🔍 Инструкция по Qwen2.5 VL 7B: Сравнение конкурентных моделей

против GPT-4o Vision

Qwen2.5-VL-7B-Instruct предлагает высокая точность распознавания текста и надежное визуальное мышление. в пределах своего размера в 7 миллиардов параметров. Это делает его Более экономичное и быстрое решение для оперативного развертывания.особенно для специализированных задач. Хотя GPT-4o Vision превосходит конкурентов благодаря превосходным общим мультимодальным возможностям и более широкой языковой поддержке, он обычно влечет за собой более высокие эксплуатационные расходы и несколько более низкую скорость вывода из-за своего большего масштаба.

против Клода 4 Видение

Компания Claude 4 Vision известна своими мощное многомодальное понимание диалога и улучшенные возможности контекстного диалога, хотя зачастую и с более высокими вычислительными затратами. В отличие от них, Qwen2.5-VL-7B-Instruct демонстрирует превосходные результаты в распознавание структурированных документов и визуальное мышлениеОбеспечивая высокую производительность распознавания текста по более привлекательной цене, идеально подходит для приложений, работающих с большими объемами документов.

против DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 выделяется своей эффективностью в распознавании видео и решении сложных задач поиска мультимедийного контента. Однако Qwen2.5-VL-7B-Instruct является... специально оптимизирован для распознавания и анализа статических изображений и текста в документах.Оно предоставляет Более высокая скорость обработки данных в задачах преобразования изображений в текст и превосходная точность распознавания текста.зарекомендовав себя как предпочтительный выбор для рабочих процессов, ориентированных на работу с документами и требующих как точности, так и эффективности.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Каковы основные преимущества Qwen2.5 VL 7B Instruct?

A: Он превосходно справляется с задачами, основанными на многомодальных инструкциях, предлагая надежное оптическое распознавание текста (OCR), расширенное визуальное мышление и эффективный анализ документов. Его оптимизированная для инструкций природа обеспечивает высокую релевантность и точность ответов как для текстовых, так и для графических входных данных.

В2: Как её производительность соотносится с более крупными многомодальными моделями?

A: Несмотря на размер параметров в 7B, Qwen2.5 VL 7B Instruct обеспечивает конкурентоспособную точность распознавания текста и надежную визуальную логику, часто представляя собой более экономичный и быстрый вариант развертывания для специализированных задач по сравнению с более крупными, универсальными моделями.

В3: Какие типы ввода и вывода поддерживает API?

A: Он принимает текстовые подсказки и изображения (для распознавания текста/визуального анализа) в качестве входных данных. API генерирует текстовые ответы, которые могут включать извлеченный текст из изображений или синтетически сгенерированный контент на основе заданных инструкций.

Вопрос 4: Подходит ли Qwen2.5 VL 7B Instruct для многоязычных приложений?

А: Да, хотя его основной упор делается на английский язык, он обладает мощными возможностями распознавания многоязычного текста, что делает его подходящим выбором для глобальных приложений, таких как многоязычная поддержка клиентов и международная обработка документов.

В5: Какие типичные отрасли или сценарии использования получают выгоду от этой модели?

A: Такие отрасли, как финансы (обработка квитанций/счетов), здравоохранение (анализ медицинских документов), электронная коммерция (визуальный поиск товаров/контроль качества) и обслуживание клиентов (многоканальная поддержка), могут получить значительную выгоду от его возможностей в области извлечения данных, визуального контроля качества и интеллектуальной обработки документов.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.
Попробуйте бесплатно
api-right-1
модель-bg02-1

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах
Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.