Qwen2.5-VL-3B-Instruct

мультимодальная
русскоязычная

Qwen2.5-VL-3B - это компактная, но мощная мультимодальная модель с 3 миллиардами параметров, специально разработанная для эффективного развертывания на периферийных устройствах без потери качества. Модель объединяет в себе Vision Transformer энкодер с декодером серии Qwen2.5, обеспечивая обработку изображений, видео и текста через инновационные подходы к обработке динамического разрешения и абсолютного временного кодирования, что позволяет обрабатывать изображения различных размеров и видео продолжительностью до часа с локализацией событий на уровне секунд.

Ключевой особенностью 3B модели является ее способность к высококачественному анализу документов, включая OCR, детектирование объектов, понимание видео и автоматизацию компьютерных интерфейсов. Модель обучена на приблизительно 4 триллионах токенов различных модальностей, что обеспечивает глубокое понимание визуального контента и способность генерировать структурированные выходные данные в формате JSON для координат и атрибутов объектов. Инновационная система Window Attention в vision encoder значительно снижает вычислительные затраты, масштабируя их линейно, а не квадратично, что делает модель идеальной для мобильных и edge-устройств.

Модель демонстрирует выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках: 53.1% на MMMU, 93.9% на DocVQA, 79.3% на TextVQA и 62.3% на MathVista. Особенно впечатляющими являются возможности модели в области агентских задач, где она достигает 76.9% на AITZ и 90.8% на AndroidWorld, демонстрируя способность эффективно взаимодействовать с пользовательскими интерфейсами.

Сценарии применения 3B модели охватывают широкий спектр задач: от мобильных приложений для анализа документов с OCR до интеграции в системы безопасности. Благодаря лицензии Apache-2.0, модель может быть свободно интегрирована в коммерческие продукты, что делает ее привлекательным выбором для стартапов и предприятий, стремящихся к инновациям в области ИИ.


Дата анонса: 26.01.2025
Параметров: 4B
Контекст: 128K
Слоев: 36
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.41.2
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Qwen2.5-VL-3B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
128 000
1 34,51 ₽ 1,93 Запустить
teslat4-1.16.64.160
128 000
1 37,77 ₽ 1,93 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
128 000
tensor
2 63,57 ₽ 2,59 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
128 000
tensor
2 92,17 ₽ 2,18 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
128 000
1 105,57 ₽ 3,57 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
128 000
tensor
2 109,77 ₽ 7,92 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
128 000
1 150,57 ₽ 5,21 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
128 000
tensor
4 156,24 ₽ 16,61 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 15,04 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
128 000
tensor
4 269,04 ₽ 16,61 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 15,04 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 17,91 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 439,97 ₽ 30,86 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 55,84 Запустить
h200-4.32.768.480
128 000
tensor
4 1 717,59 ₽ 112,46 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
128 000
1 34,51 ₽ 1,91 Запустить
teslat4-1.16.64.160
128 000
1 37,77 ₽ 1,91 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
128 000
tensor
2 63,57 ₽ 2,57 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
128 000
tensor
2 92,17 ₽ 2,16 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
128 000
1 105,57 ₽ 3,55 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
128 000
tensor
2 109,77 ₽ 7,90 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
128 000
1 150,57 ₽ 5,19 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
128 000
tensor
4 156,24 ₽ 16,59 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 15,02 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
128 000
tensor
4 269,04 ₽ 16,59 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 15,02 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 17,89 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 439,97 ₽ 30,83 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 55,82 Запустить
h200-4.32.768.480
128 000
tensor
4 1 717,59 ₽ 112,44 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
128 000
1 34,51 ₽ 1,00 Запустить
teslat4-1.16.64.160
128 000
1 37,77 ₽ 1,00 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
128 000
tensor
2 63,57 ₽ 1,66 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
128 000
tensor
2 92,17 ₽ 1,25 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
128 000
1 105,57 ₽ 2,64 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
128 000
tensor
2 109,77 ₽ 6,98 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
128 000
1 150,57 ₽ 4,28 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
128 000
tensor
4 156,24 ₽ 15,68 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 14,11 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
128 000
tensor
4 269,04 ₽ 15,68 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 14,11 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 16,97 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 439,97 ₽ 29,92 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 54,91 Запустить
h200-4.32.768.480
128 000
tensor
4 1 717,59 ₽ 111,52 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.