Qwen2.5-VL-72B-Instruct性能报告：MMLU= 核心性能跑分数据的惊人表现意味着什么？
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项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
引言：为什么我们痴迷于“刷榜”？
在人工智能领域，基准测试（Benchmark）一直是衡量模型性能的重要工具。无论是学术界还是工业界，大家似乎都对“刷榜”情有独钟——通过优化模型在特定测试集上的表现，来证明其技术实力。这种现象背后，既有对技术进步的追求，也有市场竞争的压力。然而，Benchmark的分数究竟意味着什么？它们如何反映模型的真实能力？本文将通过对Qwen2.5-VL-72B-Instruct的性能分析，探讨这些问题。
基准测试科普：核心性能跑分数据的含义
在分析Qwen2.5-VL-72B-Instruct的性能之前，我们需要先了解一些常见的Benchmark及其侧重点：
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MMLU（Massive Multitask Language Understanding）
这是一个多任务语言理解测试，涵盖57个学科领域，用于评估模型在广泛知识领域的表现。 -
GSM8K（Grade School Math 8K）
专注于小学数学问题的解决能力，测试模型的数学推理能力。 -
MathVista
结合视觉与数学推理的测试，评估模型在图表、图形等视觉信息中的数学问题解决能力。 -
MMBench
多模态基准测试，涵盖图像理解、文本生成等任务，用于评估模型的综合多模态能力。 -
DocVQA
文档视觉问答测试，评估模型在文档图像中的信息提取能力。 -
VideoMME
视频多模态评估，测试模型在视频内容理解上的表现。
这些Benchmark从不同角度评估模型的性能，而Qwen2.5-VL-72B-Instruct在这些测试中的表现，将为我们揭示其真正的技术实力。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct的成绩单解读
图像基准测试表现
在图像相关的Benchmark中，Qwen2.5-VL-72B-Instruct的表现令人瞩目：
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MMMU（val）：70.2分，接近当前顶级模型的水平（如GPT4o的70.3分）。
这表明Qwen2.5-VL-72B-Instruct在多学科知识理解上具有极强的能力。 -
MathVista_MINI：74.8分，超越了Qwen2-VL-72B的70.5分，显示出其在视觉数学推理上的显著进步。
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MMBench_DEV_EN_V11：88分，与InternVL2.5-78B的88.5分几乎持平，证明了其多模态能力的强大。
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DocVQA_VAL：96.4分，略高于Qwen2-VL-72B的96.1分，表明其在文档理解上的进一步优化。
视频基准测试表现
在视频相关的测试中，Qwen2.5-VL-72B-Instruct同样表现出色：
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VideoMME w/o sub.：73.3分，优于Qwen2-VL-72B的71.2分，显示出其在无字幕视频理解上的提升。
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LVBench：47.3分，远超Qwen2-VL-72B的41.3分，表明其在长视频理解上的显著进步。
代理基准测试表现
在代理任务中，Qwen2.5-VL-72B-Instruct的表现尤为亮眼：
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ScreenSpot Pro：43.6分，远超Qwen2-VL-72B的1.6分，显示出其在屏幕操作任务上的巨大提升。
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Android Control Low_EM：93.7分，接近完美表现，证明了其在低复杂度任务中的高效性。
横向性能对比
为了更全面地评估Qwen2.5-VL-72B-Instruct的性能，我们将其与同级别的竞争对手进行对比：
图像领域
- GPT4o：在MMMU和MathVista等测试中，Qwen2.5-VL-72B-Instruct与其差距极小，甚至在某些任务中略胜一筹。
- Claude3.5 Sonnet：在DocVQA和MMBench等测试中，Qwen2.5-VL-72B-Instruct的表现与其相当，显示出强大的竞争力。
视频领域
- Gemini-1.5-Pro：在VideoMME和LVBench中，Qwen2.5-VL-72B-Instruct的表现优于Gemini-1.5-Pro，尤其是在长视频理解上。
代理任务
- Aguvis-72B：在Android Control Low_EM任务中，Qwen2.5-VL-72B-Instruct以93.7分远超Aguvis-72B的84.4分，显示出其在代理任务中的高效性。
结论
Qwen2.5-VL-72B-Instruct在多个Benchmark中的表现，不仅证明了其在多模态任务中的强大能力，也展示了其在视觉、视频和代理任务中的显著进步。尤其是在MMLU、MathVista和DocVQA等核心测试中，其表现接近甚至超越了当前顶级模型，这标志着其在技术上的重大突破。
【免费下载链接】Qwen2.5-VL-72B-Instruct 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
