阿里Qwen2.5-VL新版本：视觉推理新高度，普通人的AI助手

最新推荐文章于 2025-10-28 01:07:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-28 01:07:56 发布 · 938 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能

  我是AI 盒子哥，我会持续将最新AI、大模型的资讯，大模型的实践与大家分享，请持续关注！

【摘要】在人工智能飞速发展的今天，阿里通义千问团队于2025年3月25日深夜开源的Qwen2.5-VL-32B-Instruct模型，为普通用户带来了前所未有的便利与机遇。这款新模型在视觉推理方面表现卓越，甚至在某些方面超越了更大规模的72B模型，成为多模态AI Agent部署实践中的新星。

 就在 DeepSeek V3「小版本更新」后的几个小时，阿里通义千问团队也开源了新模型Qwen2.5-VL-32B-Instruct 。

一、性能卓越，小身材大能量

Qwen2.5-VL-32B-Instruct在多个基准测试中表现突出，无论是复杂的多步骤推理任务，还是注重主观用户体验的评估，都展现出了强大的实力。它在纯文本处理能力上也达到了同规模模型中的顶尖水平，无论是日常的文字处理，还是专业的文档创作，都能轻松应对。

二、三大核心优势，让AI更懂你

  • 回答更符合人类偏好：经过强化学习优化，模型的回答更加详细、格式规范，能够更好地满足用户的实际需求。

  • 数学推理能力大幅提升：无论是基础的数学运算，还是复杂的几何、代数问题，Qwen2.5-VL-32B-Instruct都能准确解答，为学生和职场人士提供了强大的学习和工作辅助。

  • 图像细粒度理解与推理：在图像解析、内容识别和视觉逻辑推导等任务中，模型展现出了惊人的准确性和细粒度分析能力。无论是识别图片中的

最低0.47元/天 解锁文章
如何在本地部署魔搭上千问Qwen2.5-VL-32B-Instruct-AWQ模型在显卡1上面运行推理，并开启api服务
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
04-03 3145
如何在本地部署魔搭上千问Qwen2.5-VL-32B-Instruct-AWQ模型在显卡1上面运行推理，并开启api服务。13.保持后台运行，使用 systemd 制作系统服务（生产环境推荐）进入目标目录cd /mnt/program/Qwen2.5-VL。下载Qwen2.5-VL-32B-Instruct-AWQ模型。下载Miniconda（选择适合的版本）3.清除conda缓存（有问题才操作）上面安装不行就使用conda安装。8.验证CUDA可用性。安装logrotate。12.测试聊天和识图。
Qwen2.5-VL 开源视觉大模型，模型体验、下载、推理、微调、部署实战
coco的专栏
03-18 3613
如果需要高性能和效率，建议使用快速版本（
【手把手从零实现】Qwen2.5-VL：环境配置/功能实验（图片识别理解、目标检测、文字OCR、文档解析、视频理解）/模型微调(MS-Swift 和 LLaMA-Factory)
m0_38097087的博客
07-14 7929
Qwen2.5-VL（阿里通义千问最新视觉语言家族）在 图像理解、检测框、OCR、表格解析、视频理解 等方面给出“开箱即用”的接口，3B 模型就很能打。本博客介绍Qwen2.5-vl的使用和微调等。
qwen2.5-vl：阿里开源超强多模态大模型（包含使用方法、微调方法介绍）
热门推荐
sherlockMa的博客
01-28 4万+
Qwen2.5-VL是由阿里巴巴通义千问团队推出的一款开源视觉语言模型，它在视觉理解、多模态交互以及自动化任务执行等方面展现出卓越的能力。该模型不仅能够识别常见的物体，如花卉、鸟类、鱼类、昆虫等，还能深入分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局，其通用图像识别能力得到了显著增强，大幅扩展了可识别的图像类别范围。
阿里通义千问Qwen2.5-VL震撼发布：多模态视觉语言模型开源新标杆
最新发布
gitblog_00234的博客
10-28 300
阿里巴巴通义千问团队正式推出新一代开源视觉语言模型Qwen2.5-VL，以30亿、70亿和720亿参数的三档规模构建起覆盖轻量部署到企业级应用的完整产品矩阵。该模型在保持开源优势的同时，通过突破性技术架构实现了对主流闭源模型的性能超越，尤其在文档智能解析、长时序视频理解等核心场景展现出行业领先的处理能力，为开发者社区提供了兼具精度与效率的多模态AI基础设施。 [![图片展示了带有“Qwen2.5...
qwen2.5-vl多机多卡分布式部署
weixin_42479327的博客
03-15 5279
记录一下工作中进行多机多卡部署qwen2.5-vl多模态大模型踩过的坑第一个天坑就是官方提供的镜像qwenllm/qwenvl:2.5-cu121有问题，在titan显卡会抛出cuda error:no kernel image is availabe for execution on the device. 这是cuda内核与GPU不兼容的问题，可是手动制作的其他cuda12镜像就能跑。
Qwen2.5-VL vs. Qwen2.5-Omni 深度对比：多模态能力、部署成本与个人玩家指南
AngelCryToo的专栏
03-28 3602
inputs = tokenizer("描述这张图片:", images="product.jpg", return_tensors="pt").to("cuda")随着量化技术进步，预计2024年底可在RTX 4070级显卡上流畅运行Omni模型，进一步降低门槛。Qwen2.5-VL对图像单独计费，处理1000张图+10万文本token ≈ $6.8。：可运行Qwen2.5-VL（int4量化），Omni需Colab Pro+。，Qwen2.5-VL略优（计算效率更高）。，图像Token化效率更高。
Qwen 发布 Qwen2.5-VL-32B 模型：更智能、更轻便​
llm_way的博客
03-28 1526
Qwen2.5-VL-32B 模型的发布，为人工智能的发展注入了新的活力。从未来发展趋势来看，多模态人工智能将朝着更加智能、高效、个性化的方向发展。Qwen 团队可能会进一步优化模型，提升其在更多复杂任务上的表现，拓展模型的应用领域。
多模态理解-Qwen-VL系列：Qwen-VL, Qwen2-VL, Qwen2.5-VL
u012374012的专栏
03-10 3621
Qwen-VL基于预训练好的Qwen-7B，支持等功能。
重磅首发！本地部署+真实测评阿里开源视觉大模型Qwen2.5-VL-7B-Instruct和Qwen2.5-VL-72B！轻松识别提取发票！全方位测评见证AI视觉理解能力的质的飞跃，图像识别不再是难题
m0_71165399的博客
01-30 4096
2025年1月，阿里巴巴通义千问团队发布了全新的视觉语言模型——Qwen2.5-VL-7B-Instruct，作为Qwen2.5-VL系列的一员，标志着视觉语言理解领域的一次重要突破。这一中型参数模型，凭借其卓越的性能和多样化的功能，迅速吸引了业界的广泛关注。
Qwen2.5-vl源码解析（一）
handsome_1234的博客
05-30 1840
解析qwen2.5-vl源码。
Qwen2.5-VL 技术报告
栖客
02-24 2599
我们介绍了 Qwen2.5-VL，这是 Qwen 视觉-语言系列的最新旗舰模型，在基础能力和创新功能方面取得了显著进展。Qwen2.5-VL 通过增强的视觉识别、精确的对象定位、强大的文档解析和长视频理解能力，在理解和与世界的交互方面实现了重大飞跃。Qwen2.5-VL 的一个突出特点是能够使用边界框或点准确地定位对象。它能够从发票、表格和图表中提取结构化数据，并对图表、图示和布局进行详细分析。
超乎想象的精准—探索Qwen2.5-vl的识别魔法
烤鸭的世界我们不懂。
03-17 1743
大家好，我是烤鸭：今天写一篇使用开源的视频模型来进行图像/视频识别，使用的是千问模型qwen-vl-2B。
【全网首发】使用 LoRA 微调 Qwen2.5-VL-7B-Instruct：完整流程解析
HovChen的博客
01-28 3万+
本篇文章介绍了如何使用 LoRA（Low-Rank Adaptation） 技术对 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 进行轻量级微调，从而高效适配特定任务。我们详细解析了 模型加载、数据预处理、LoRA 适配、训练配置及推理评估 的完整流程，并提供了代码示例。通过 LoRA，我们可以 在较低计算资源下快速微调大规模视觉-语言模型（VLMs），使其更适用于特定领域任务。对于希望优化 Qwen2.5-VL 并实现高效微调的开发者，本文提供了一套实用的解决方案。🚀
Qwen2.5-VL技术解读和文档解析可行性验证
兴趣使然的创作者
05-22 1633
本文探讨了使用多模态大模型Qwen2.5-VL进行文档解析的可行性。
【从零开始系列】Qwen2.5-VL：通义千问最新发布的多模态大模型！——环境配置 + 多功能使用实验（图片识别理解、目标检测、文字OCR、文档解析、视频理解）
qq_58718853的博客
02-11 2万+
Qwen-VL多模态大模型的安装使用，附大量实验图片
Qwen2.5 VL! Qwen2.5 VL! Qwen2.5 VL! 重要的模型说三遍！
2401_84204207的博客
01-29 4959
自 Qwen2-VL 发布以来的五个月里，众多开发者在 Qwen2-VL 视觉语言模型上构建了新模型，为Qwen团队提供了宝贵的反馈。在此期间，Qwen团队专注于构建更有用的视觉语言模型。今天，Qwen团队很高兴向大家介绍 Qwen 家族的最新成员：Qwen2.5-VL。
阿里通义千问开源Qwen2.5系列模型：Qwen2-VL-72B媲美GPT-4
weixin_41446370的博客
09-19 6552
通义千问团队宣布，继Qwen2发布三个月后，Qwen家族的最新成员——Qwen2.5系列语言模型正式开源。这标志着可能是历史上最大规模的开源发布之一，包括了通用语言模型Qwen2.5，以及专门针对编程和数学领域的Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math模型。Qwen2.5系列模型在最新的大规模数据集上进行了预训练，数据集包含高达18T tokens，相较于Qwen2，新模型在知识获取、编程能力和数学能力方面均有显著提升。
【本地部署教程】Qwen2.5-VL 阿里最新开源最强的开源视觉大模型，支持视频！
qq_34598061的博客
02-15 1万+
Qwen2.5-VL 是 Qwen 推出的全新旗舰视觉语言模型，较其前身 Qwen2-VL 有了重大飞跃。该模型不仅能够掌握花、鸟、鱼和昆虫等常见物体的识别，还能分析图像中的复杂文本、图表、图标、图形和布局，为多模态 AI 树立了新标准。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct与Qwen/Qwen2.5-VL-7B区别
07-10
<think>我们正在比较两个Hugging Face模型：Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 和 Qwen/Qwen2.5-VL-7B。 主要区别在于模型的任务类型和训练目标。 1. **Qwen/Qwen2.5-VL-7B**：这是一个基础的多模态（Vision-Language）模型，通常用于通用的视觉语言任务，如图像描述、视觉问答等。它没有特别针对指令跟随进行微调。 2. **Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct**：这个模型是在基础模型上进行了指令微调（Instruction Tuning）的版本，使其更适合对话式交互和遵循人类指令。它能够更好地理解并执行用户给出的复杂指令。 因此，选择哪个模型取决于你的应用场景： - 如果你需要构建一个对话系统（如聊天机器人），能够根据用户的指令完成多模态任务（例如：根据图片回答问题，或者根据指令生成图像描述），那么Instruct版本更合适。 - 如果你只需要一个基础的多模态模型，用于非交互式的任务（例如：批量处理图像生成描述），那么基础版本可能就足够了。 示例代码（使用Instruct版本进行对话）： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch model_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16) # 假设我们有一张图片，将其处理为模型可接受的格式 # 这里用伪代码表示图像处理，实际中需要使用模型对应的图像处理器 image_path = "example.jpg" # 实际中，使用类似这样的方式处理图像：image = Image.open(image_path).convert("RGB") # 然后使用tokenizer的图像处理器处理：image_tensor = tokenizer.image_processor(image) # 构建对话 query = "这张图片里有什么？" messages = [ {"role": "user", "content": [ {"image": image_path}, # 实际中应使用处理后的图像tensor {"text": query} ]} ] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) # 生成回复 generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=512) response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response) ``` 注意：上述代码需要根据实际图像处理部分进行调整，因为VL模型需要同时处理图像和文本。 §§相关问题§§ 1. 如何为Qwen多模态模型准备图像输入？ 2. 在Hugging Face中，如何正确使用`apply_chat_template`处理多模态输入？ 3. 指令微调（Instruction Tuning）对多模态模型性能有哪些具体提升？ 4. Qwen2.5-VL系列模型支持哪些视觉语言任务？ 5. 在使用Qwen多模态模型时，如何处理大图像以避免内存溢出？</think>### Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 与 Qwen/Qwen2.5-VL-7B 的区别 这两个模型都是通义千问（Qwen）团队开发的多模态大模型，核心区别在于**功能定位和训练目标**： #### 核心差异对比表 | 特性 | Qwen2.5-VL-7B | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | |---------------------|----------------------------|--------------------------------| | **核心定位** | 基础视觉语言模型 | 指令优化对话模型 | | **最佳应用场景** | 多模态特征提取/图像理解 | 人机交互/指令执行 | | **训练目标** | 跨模态对齐（图-文匹配） | 遵循复杂指令生成响应 | | **输入处理能力** | 接受图像+文本 | 支持图像+文本+复杂指令 | | **输出特性** | 生成图像描述/标签 | 执行操作建议/分步推理 | | **对话优化** | 基础对话能力 | 针对聊天场景深度优化 | | **典型任务** | VQA/图像标注/跨模态检索 | 多轮对话/任务执行/推理决策 | --- #### 详细说明： 1. **Qwen2.5-VL-7B (基础版)** - 专注于**视觉-语言基础能力** - 擅长： ```python # 图像描述生成 model.generate("描述这张图片", image=img_tensor) # 视觉问答 model.generate("图中人物的动作是什么?", image=img_tensor) ``` - 适用场景：图像理解API、跨模态检索系统 2. **Qwen2.5-VL-7B-Instruct (指令优化版)** - 强化**复杂指令理解和执行能力** - 核心优势： ```python # 多模态指令响应 model.generate( "分析这张产品图，列出改进建议并生成营销文案", image=product_img ) # 多步骤推理 model.generate( "根据流程图解释注册流程，并用Markdown输出步骤", image=flowchart_img ) ``` - 适用场景：AI助手、智能客服、自动化工作流 --- ### 选择建议： - 选 **基础版** 如果： 需要图像特征提取、跨模态检索等基础能力 - 选 **Instruct版** 如果： 需要： 1. 执行复杂用户指令 2. 多轮对话交互 3. 结合图像的推理决策 4. 结构化输出（JSON/Markdown等）
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值