大模型对比评测：Qwen2.5 VS Gemini 2.0谁更能打？

最新推荐文章于 2025-10-23 15:46:00 发布

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最新推荐文章于 2025-10-23 15:46:00 发布 · 1.3k 阅读

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一、背景与选型关键

在 AI 应用落地的时代，“AI大模型选型对比”成为关键环节。选择合适的模型要综合考量性能、上下文长度、推理能力、中文/编程支持、成本等多维度指标。

本文重点比较 Gemini2.0Flash-Lite （Preview）、Gemini2.0Flash （Experimental）、Gemini2.0Pro Experimental （Feb ’25）、Qwen2.5Coder Instruct32B，并推荐 AIbase 模型广场作为高效筛选平台。

详情点此查看：https://model.aibase.com/zh/compare

二、模型性能深入对比

1. Gemini2.0Flash‑Lite （Preview）

发布于2025年2月，适合作为 Flash-Lite 的初始预览版本Th

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阿里这次放大招了：Qwen2.5-Omni-7B 是开源多模态的天花板？

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！

03-27

2394

近年来，大模型从单模态文本生成向多模态认知跃迁已成业界共识。OpenAI 发布 GPT-4V 与 Gemini 1.5-Pro，Google DeepMind 推出 Flamingo 和 Gemini 系列，多模态技术逐渐成为 AI 实用化的关键路径。但多模态大模型往往意味着参数暴增、推理开销剧增、无法实时响应等现实问题。如何构建“轻量化、全模态、强泛化、可部署”的 AI 系统，一直是技术团队追求的目标。在这样的背景下，阿里通义团队开源发布的，无疑是一次重量级突破。

开源模型应用落地-Qwen2.5-Omni-7B模型-部署 “光速” 指南

以微薄之力，予他人些许温暖.

04-03

1万+

阿里巴巴开源的全模态大模型Qwen2.5-Omni-7B以其强大的多模态感知能力和创新架构，标志着人机交互的重大突破，为普惠AI时代铺平道路。

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Gemini 2.0 Flash图像生成使用指南（超详细），免费可用

Survivor_sl的博客

03-17

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今天就来给大家分享一下Gemini 2.0 Flash如何生成图片和P图，免费可用，超详细指南（包括进阶使用方法）！

免费GEMINI模型使用及API调用

2401_85549225的博客

01-06

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该模型分为两个版本：gemini-2.0-flash-exp 和 gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219。预计未来收费模式可能与GPT-4o类似，甚至更低，因为Gemini 1.5 Pro的价格仅为GPT-4o的一半，Gemini 2.0 FLASH对标可能还不是gpt4o，而是gpt4o-mini。：最大输出长度同样为8K，能够生成详细的推理结果。：最大输出长度为8K，适用于生成较长的文本内容。：最大上下文长度为40K，适合推理任务。：支持文字和图片输入，不支持视频输入。

vLLM/Docker 部署Qwen2.5-VL-32B模型

最新发布

Amarone'blog

10-23

997

本文介绍了在配备RTX 4080显卡(24GB显存)的Linux系统上，使用vLLM框架和Docker容器部署Qwen2.5-VL-32B多模态模型的完整方案。主要内容包括：1) 系统环境检查与配置要求；2) 通过ModelScope或Hugging Face下载模型；3) 使用Docker命令启动vLLM服务，并配置关键参数如显存利用率、并行度等；4) 常见启动报错及解决方法。该方案重点解决了在有限显存条件下部署大模型的问题，并支持文本+图像的多模态输入。

免费，使用gemini2.0多模态功能，限时可用

qq_59308920的博客

12-23

3094

想不到,OpenAI 12天直播的主角是谷歌！这几天，谷歌可算出了彻彻底底出圈了，前脚推出量子计算机谷歌推出量子芯片Willow，后脚又宣布推出Gemini 2（目前Gemini 2 flash可用）。你以为完了？还有！Google又发布了它们的AI视频模型——Veo2（比Sora强），还直接发了他们改进版的AI绘图Imagen 3模型。Google这一波操作下来，直接把OpenAI按倒地上摩擦。OpenAI这波12天的直播，直接变成Google的营销背景板。

Gemini 2.0 Flash最强生图模型

岁月不饶人，我亦未曾饶过岁月

04-01

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3月12日，谷歌正式发布 Gemini 2.0 Flash 全模态图像生成器，其支持的原生图像生成功能引发广泛关注。如今，所有开发者均可通过 Gemini API 和 Google AI Studio 中的实验版本，运用 Gemini 2.0 Flash 开展原生图像生成工作。

谷歌 Gemini 2.0 Flash Experimental 文生图效果震惊，堪比 PS 效果，设计师失业倒计时？

CREATE_17的博客

03-16

607

2025年3月，谷歌。我们需要的就是保持关注，及时掌握这些 AI 工具，让我们工作变的更加高效！3、细化"行星小熊"设计稿，0-1生成一个实体的盲盒公仔，每个生成步骤生成一张图片。大家可以想象，以前依靠 P 图为生的行业，包括各种行业的设计师冲击都会非常大。执行是消除焦虑的有效办法，明确并拆解自己的目标，一直行动，剩下的交给时间。了问题，如果想了解 DeepSeek 的前沿信息，或者想交流。

gemma3、qwen2.5-vl、minicpm之间的对比评测

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03-19

5323

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本次带来了 0.5B、3B、14B、32B 四个尺寸，其中 32B 模型以碾压姿态超越了一众开源模型，甚至比肩 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet。官方还演示了如何结合 Cursor 在 1 分钟内实现一个贪吃蛇游戏，并通过 Open WebUI 实现了类似 Claude Artifacts 的功能。此外，通义官网还即将上线代码模式，支持一句话生成网站、小游戏和数据图表等各类可视化应用。

体验飞速！全新Gemini 2.0 Flash ：速度、对比、方法全攻略

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Gemini 2.0 Flash 的发布，标志着我们正式进入了“飞速 AI”的新时代。它以“快如闪电”的响应速度，以及依然强大的能力，为我们带来了前所未有的 AI 体验。无论是日常使用，还是商业应用， Gemini 2.0 Flash 都将成为我们提升效率、激发创造力的强大助力。(配图：一张科技感十足的未来场景图片，例如数据流、代码线条、未来城市等，象征着 AI 的未来发展，并配上文字 “Gemini 2.0 Flash：开启 AI 应用的无限可能”)

谷歌 Gemini 2.0 Flash实测：1条指令自动出图+配故事!

Nonsense_man的博客

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今天看到很多人夸Gemini 2.0 Flash的能力很强。强大的P图能力，改背景、换衣服、调整姿态、表情控制等等其中最让人眼前一亮的是图文功能。它不仅是理解图文，而是能根据文字描述创作出一整个的故事、步骤图文。

万字长文详解Qwen2.5-Coder模型

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预训练是Qwen2.5-Coder模型开发中的关键步骤，通过在大规模多样化的数据集上进行训练，使模型学习语言和代码的语法、语义及其间的复杂关系。预训练阶段为模型在后续的微调和特定任务适应中打下坚实的基础。后训练是指在预训练完成后，对模型进行进一步优化和调整的过程，以提升模型在特定任务或应用场景中的性能。

探索 Google Gemini 2.0 Flash

ainnle的专栏

12-24

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Gemini 2.0 Flash不仅能接收多模态输入，还能生成多模态输出，包括音频和图像。这意味着开发者现在可以构建更复杂的应用，比如通过音频和图像生成来进行更直观的结果展示。

谷歌重磅发布推理大模型 Gemini 2.0 Flash Thinking

【优快云】

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新的 Thinking 模型支持多模态推理，使用类似 o1 模型的慢思维思考方式，可以深度可视化展示整个思维链过程，尤其是在执行数学、编程等复杂问题方面，能持续输出全部推理过程，而不是直接给出答案。据悉，在大模型排行榜 LMSYS 上，所有综合类别指标中显示，目前 Gemini 2.0 Flash Thinking 排名第一，包括数学、代码、指令跟随、长 QA、创意写作等等各方面。今天凌晨，谷歌重磅推出了 Gemini 2.0 Flash Thinking 推理大模型。

谷歌 Gemini 2.0 Flash Thinking

weixin_51674085的博客

12-20

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此外，该模型在 Chatbot Arena 中整体排名第二！同样可以在 AI Studio 上免费使用，API 也是免费的，每天 1500 次，谷歌真是赢麻了。推理模型，但不同的是，Flash Thinking 提供了完整的思考步骤和自己的选择，而且生成速度非常快。谷歌推出了与 o1 类似的。

QwQ-32B与Qwen2.5-32B深度对比：推理性能提升背后的技术细节

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你是否在部署32B量级大语言模型时面临推理速度与精度的两难选择？是否好奇Qwen系列最新模型如何在保持参数规模的同时实现推理能力跃升？本文将从架构优化、注意力机制革新到工程实现细节，全方位解析QwQ-32B相较Qwen2.5-32B的12项核心改进，带您掌握大模型推理性能调优的关键技术路径。读完本文你将获得： - 理解Qwen系列模型架构演进的5个关键维度 - 掌握滑动窗口注意力与动态缓存管理...

算力估算-运行Qwen2.5 32B 要达到2万tokens/s需要多少张昇腾910B卡？

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要实现的吞吐量，需根据模型量化精度（FP16/INT8）和昇腾910B的性能保守值重新计算。以下分析基于您的核心前提（FP16单卡800-1000 token/s、INT8单卡1500-2000 token/s），结合模型并行与数据并行的部署策略，给出具体方案和卡数需求。

qwen2.5:7b的token最大支持多少？

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### Qwen2.5 7B Model Maximum Token Support The Qwen2.5-7B Instruct model, designed for a variety of instruction-following tasks, supports a context length of up to 8192 tokens[^1]. This feature allows the model to process longer sequences effectively. For demonstration purposes on how one might set up an environment or query this property using Python with Hugging Face's `transformers` library: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) print(f"Max position embeddings: {tokenizer.model_max_length}") ``` This code snippet initializes the tokenizer associated with the Qwen2.5-7B Instruct model and prints out its maximum supported sequence length as defined by `model_max_length`.