Qwen2-VL-72B-Instruct

多模态视觉语言模型实现图像视频理解与交互

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Qwen2-VL-72B-Instruct是一款多模态视觉语言模型,具备处理任意分辨率图像和长达20分钟视频的能力。该模型可执行复杂视觉推理任务,支持多语言,并能作为智能代理操控设备。在多项视觉语言基准测试中,Qwen2-VL-72B-Instruct展现出优异的性能。

文档

Qwen2-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型

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Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型，支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外，Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言，能理解图像中的多种语言文本。

Qwen2-VL-2B-Instruct - 先进的多模态AI模型支持高分辨率图像和长视频理解

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Qwen2-VL-2B-Instruct是一个开源的视觉语言模型，支持处理任意分辨率的图像和20分钟以上的视频。该模型在多项视觉理解基准测试中表现出色，具有复杂推理和决策能力。Qwen2-VL-2B-Instruct采用了动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术，提高了多模态处理能力。此外，它还支持多语言理解，可应用于移动设备和机器人操作等领域。

Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ - 先进视觉语言模型实现多分辨率图像和长视频理解

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Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ是一款支持多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型。该模型在视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力，可应用于移动设备和机器人自动操作。模型支持多语言处理，采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入等技术，显著提升了多模态处理能力。

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解

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Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型，在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像，理解超过20分钟的长视频，并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术，该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型，可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解

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Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型

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本项目是一个多模态视觉语言模型，具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容，并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入，该模型提升了视觉处理能力。此外，项目还提供了便于快速部署的工具包，助力处理各类视觉任务。

Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言支持与视觉语义分析增强

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Qwen2-VL在多模态处理技术上取得进展，增强了多语言支持、图像和视频解析能力。在视觉理解测试中表现优异，可处理超过20分钟的视频，实现高质量问答和内容创作，并具备移动设备与机器人操作能力。多维位置嵌入提升了多模态处理效能，可识别多种语言文本，适用于复杂视觉场景。

Qwen2-VL-2B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2-VL推动多模态与自动化的跨语言视觉处理进步

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Qwen2-VL具备先进的多模态处理能力，支持高分辨率图像和长时视频理解，适用于视频问答及自动化设备控制。支持包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语等多语言文本理解。更新的分辨率处理和位置嵌入技术提升了视觉感知性能。

Qwen2-VL-2B-Instruct-AWQ - 支持多分辨率的多语言多模态视觉模型

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Qwen2-VL是一款先进的多模态模型，具备卓越的图像和视频理解能力，并能够处理多语言文本。其支持动态分辨率处理，适用于移动设备和机器人自动化操作。模型特色包括旋转位置嵌入和高效量化模型，提高推理速度和内存利用率，适合多种视觉任务如图像描述和视频分析。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型：支持多语言的视觉理解与设备自动化

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Qwen2-VL模型具备多种新特性，包括对图像及长视频的高性能理解能力，以及多语言文本支持。该模型通过M-ROPE机制进行多模态处理，并在性能基准测试中，展示了其量化优化后的准确性和速度。这一特性让其能广泛用于移动设备和机器人等自动化操作。

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