ENCN
English Chinese French German Portuguese Spanish Russian
登录登录
免费试用
qwen-bg
max-ico04
32K
在
出去
max-ico02
聊天
max-ico03
禁用
Qwen2.5 VL 7B 指导
其优化的尺寸确保了高效的性能和经济的运行，适用于聊天机器人、人工智能助手和自动内容提取系统。
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens
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

一个 API 包含 300 多个 AI 模型

节省20%费用并获赠价值1美元的Tokens
获取 API 密钥 探索模型
qwenmax-bg
图片
Qwen2.5 VL 7B 指导

产品详情

Qwen2.5 VL 7B 指导：一款尖端的多模态人工智能解决方案

Qwen2.5 VL 7B 指导 是一款先进的多模态人工智能模型，专为指令型任务精心设计，能够无缝整合文本和视觉输入。它在理解和推理各种图像及复杂文档方面展现出卓越的能力，为精准的文本识别以及跨多种模态的动态多轮交互提供了灵活而强大的解决方案。该模型助力开发者构建智能应用，弥合人类语言和视觉信息之间的鸿沟。

⚙️ 技术规格

  • 型号尺寸： 70亿个参数
  • 建筑学： 基于Transformer的高级多模态框架
  • 模式： 文字、图像
  • 语言： 主要支持英语，并广泛支持多语言文本识别
  • 输入类型： 灵活的文本提示，以及各种图像格式（针对 OCR 和视觉推理进行了优化）
  • 上下文窗口： 慷慨的 32,768 个Tokens
  • 输出类型： 丰富的文本响应，包括提取的内容和合成生成的内容。

📊 令人印象深刻的性能基准

  • DocVQA： 95.7% – 文档理解方面拥有领先的准确率。
  • 图表问答： 87.3% – 具备强大的图表分析能力。
  • OCRBench： 86.4% – 高度可靠的光学字符识别。
  • MMBench： 82.6% – 出色的多模态通用性能。
  • MMMU： 约53.77% – 通过 BF16 量化实现，展现了强大的多学科推理能力。

✨ Qwen2.5 VL 7B 指导的主要功能

  • ✅ 卓越的光学字符识别 (OCR)： 即使从最复杂的图像和各种文档类型中也能实现精确可靠的文本提取。
  • 🧠 高级视觉推理： 该模型能够深刻理解图像中的空间和上下文信息，从而更好地理解场景并进行深入分析。
  • 📄 智能文档分析： 高效处理和准确解读结构化和非结构化文档布局，简化信息工作流程。
  • 🔄 无缝双模态任务处理： 在要求严格的指令式工作流程中，轻松管理复杂的文本到文本和图像到文本的交互。
  • 🎯 指令经过精确调整： 该模型经过精细调整，能够遵循详细的任务指令，从而显著提高响应的相关性、准确性和整体实用性。

💰 Qwen2.5 VL 7B 指令 API 定价

输入： 0.21美元 每1000个Tokens

输出： 0.21美元 每1000个Tokens

🚀 多样化的应用场景

  • 自动数据提取： 彻底革新从扫描文档、发票、收据和其他表格中采集数据的方式。
  • 智能视觉质量保证系统： 能够根据图像或文本与图像的组合输入准确回答问题的电力系统。
  • 增强的文档工作流程： 实施智能文档索引和内容摘要，以实现更卓越的知识管理和运营效率。
  • 辅助技术： 通过精确描述视觉内容并朗读屏幕上的文本，为视障用户开发创新工具。
  • 多语言客户支持： 通过先进的视觉和文本内容识别技术，提升全球客户服务水平，实现智能化的多语言回复。

💻 API 集成代码示例

以下代码片段示例展示了如何与 Qwen2.5 VL 7B Instruct API 进行交互。该示例为开发人员快速将多模态功能集成到其应用程序中奠定了基础。

  import openai # 替换为您的实际 API 基本 URL 和密钥 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": "详细描述此图像并提取其中的任何文本。"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/your-image.jpg"}} ]} ], max_tokens=2048, # 根据需要调整 temperature=0.7, # 控制创意 ) print("API 响应：") print(response.choices[0].message.content) except openai.APIError as e: print(f"发生 API 错误：{e}") except Exception as e: print(f"发生意外错误：{e}")

🔍 Qwen2.5 VL 7B 指导：竞争型号比较

与 GPT-4o 视觉

Qwen2.5-VL-7B-Instruct 提供 极具竞争力的OCR准确率和强大的视觉推理能力 在其70亿参数规模内。这使其成为 更具成本效益且速度更快的快速部署解决方案尤其适用于特定任务。虽然 GPT-4o Vision 在通用多模态能力和更广泛的语言支持方面表现出色，但由于其规模更大，通常需要更高的运营成本和略微降低的推理速度。

对战Claude4视觉

Claude 4 Vision 因其 强大的对话式多模态理解 并增强了上下文对话能力，但通常计算成本更高。相比之下，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在以下方面表现出色： 结构化文档识别和视觉推理以更具吸引力的价格提供强大的 OCR 性能，是文档密集型应用的理想选择。

与 DeepSeek V3.1 相比

DeepSeek V3.1 因其在视频理解和复杂多媒体搜索任务方面的能力而脱颖而出。然而，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 却并非如此。 专为静态图像和文档文本识别与推理而优化它提供 更快的图像文本推理速度和更高的OCR准确率从而成为以文档为中心的工作流程的首选，满足了对精确性和效率的双重要求。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：Qwen2.5 VL 7B Instruct 的核心优势是什么？

答：它在多模态指令任务中表现出色，提供强大的光学字符识别 (OCR)、高级视觉推理和高效的文档分析功能。其指令优化特性确保对文本和图像输入都能提供高度相关且准确的响应。

Q2：与更大的多模态模型相比，它的性能如何？

答：尽管 Qwen2.5 VL 7B Instruct 的参数规模为 7B，但它仍能提供具有竞争力的 OCR 精度和强大的视觉推理能力，与更大、更通用的模型相比，它通常能为专门任务提供更具成本效益和更快的部署方案。

Q3：该 API 支持哪些类型的输入和输出？

答：它接受文本提示和图像（用于OCR/视觉推理）作为输入。该API生成文本响应，其中可以包含从图像中提取的文本，也可以是根据给定指令合成的内容。

Q4：Qwen2.5 VL 7B Instruct 是否适用于多语言应用？

答：是的，虽然它的主要功能是英语，但它拥有强大的多语言文本识别能力，使其成为多语言客户支持和国际文档处理等全球应用的可行选择。

Q5：哪些行业或应用案例可以从这种模型中受益？

答：金融（收据/发票处理）、医疗保健（医疗文档分析）、电子商务（可视化产品搜索/质量保证）和客户服务（多模式支持）等行业可以从其数据提取、可视化质量保证和智能文档处理能力中受益匪浅。

API 操练场（Playground）

集成前，请在沙盒环境中测试所有 API 模型。我们提供 300 多个模型供您集成到应用中。
免费试用
api-right-1
模型-bg02-1

一个 API
300多个人工智能模型

节省20%的费用
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens