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.)
rtx3090-1.16.24.160
128 000
1 73,73 ₽ 1,20 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
128 000
tensor
2 83,37 ₽ 2,74 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
128 000
1 91,14 ₽ 1,20 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
128 000
tensor
2 139,77 ₽ 3,19 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
128 000
1 141,77 ₽ 2,84 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 12,86 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 175.54 12,07 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 15,76 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
128 000
tensor
2 411,81 ₽ 26,51 Запустить
h200-1.16.128.160
128 000
1 423,04 ₽ 25,54 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 51,86 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
128 000
1 33,74 ₽ 43.88 1,84 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
128 000
1 73,73 ₽ 3,71 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
128 000
tensor
2 83,37 ₽ 8,03 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
128 000
tensor
2 86,54 ₽ 132.17 2,52 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
128 000
tensor
2 139,77 ₽ 3,02 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
128 000
1 141,77 ₽ 5,34 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 171,77 ₽ 8,46 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 176.14 15,37 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 197.04 11,85 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 211.67 14,76 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
128 000
tensor
2 411,81 ₽ 31,80 Запустить
h200-1.16.128.160
128 000
1 423,04 ₽ 28,05 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 57,15 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 12,04 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
128 000
1 141,77 ₽ 2,01 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 346.00 12,02 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 14,93 Запустить
h200-1.16.128.160
128 000
1 423,04 ₽ 24,71 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 139,77 ₽ 2,35 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
128 000
tensor
2 83,37 ₽ 1,90 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 171,77 ₽ 2,33 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
128 000
tensor
2 139,77 ₽ 2,35 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
128 000
tensor
2 411,81 ₽ 25,67 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 51,02 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.