Qwen2.5-VL-7B-Instruct

мультимодальная
русскоязычная

Qwen2.5-VL-7B представляет собой оптимальный баланс между производительностью и вычислительными требованиями, устанавливая новые стандарты в качестве обработки мультимодальных данных. Революционная система MRoPE (Multimodal Rotary Position Embedding) с выравниванием по абсолютному времени позволяет модели изучать темпоральную динамику и скорость событий через интервалы между временными измерениями без дополнительных вычислительных затрат. Архитектурные инновации 7B модели включают усовершенствованный Vision Transformer с комбинацией полного внимания и window attention, где только 4 слоя используют полное внимание, а остальные применяют оконное внимание с максимальным размером окна 112×112. Это обеспечивает линейное масштабирование вычислительных затрат и позволяет модели нативно обрабатывать изображения любого разрешения. Динамическая обработка FPS для видео расширяет возможности модели на временное измерение, обеспечивая точную локализацию событий.

Производительность 7B модели впечатляет: 58.6% на MMMU, 95.7% на DocVQA, 84.9% на TextVQA и 68.2% на MathVista, что превосходит многие модели сопоставимого размера. В области агентских задач модель демонстрирует выдающиеся результаты: 84.7% на ScreenSpot, 81.9% на AITZ и 91.4% на MobileMiniWob++, подтверждая ее способность эффективно взаимодействовать с графическими интерфейсами. Особенно впечатляющими являются возможности видеопонимания, где модель достигает 69.6% на MVBench и 70.5% на PerceptionTest.

Сценарии применения модели охватывают профессиональные системы автоматизации документооборота, интеллектуальные системы видеонаблюдения с анализом поведения, образовательные платформы с интерактивным мультимедийным контентом и корпоративные решения для анализа больших объемов визуальных данных. Модель идеально подходит для развертывания в облачных сервисах, где требуется высокое качество обработки при разумных вычислительных затратах, а также для локальных серверов в средних и крупных организациях. Благодаря превосходным OCR возможностям, модель становится незаменимой для финтех-приложений, систем обработки счетов и автоматизации бухгалтерских процессов.


Дата анонса: 26.01.2025
Параметров: 9B
Контекст: 128K
Слоев: 28
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-7B-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-7B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
128 000
tensor
2 83,37 ₽ 1,34 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
128 000
tensor
2 109,77 ₽ 1,34 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 139,77 ₽ 1,63 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
128 000
1 141,77 ₽ 1,39 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 171,77 ₽ 1,62 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 7,84 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 7,83 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 9,70 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
128 000
tensor
2 411,81 ₽ 16,62 Запустить
h200-1.16.128.160
128 000
1 423,04 ₽ 15,99 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 32,92 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-3.16.96.160
128 000
pipeline
3 119,81 ₽ 1,95 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 139,77 ₽ 1,20 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
128 000
tensor
4 139,96 ₽ 3,19 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 171,77 ₽ 1,19 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
128 000
tensor
4 209,04 ₽ 3,19 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 7,41 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 261,77 ₽ 3,29 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 7,40 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 9,27 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
128 000
tensor
2 411,81 ₽ 16,19 Запустить
h200-1.16.128.160
128 000
1 423,04 ₽ 15,56 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 32,48 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-3.16.96.160
128 000
pipeline
3 119,81 ₽ 1,00 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
128 000
tensor
4 139,96 ₽ 2,30 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
128 000
pipeline
3 204,41 ₽ 1,43 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
128 000
tensor
4 209,04 ₽ 2,30 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
128 000
1 211,77 ₽ 6,52 Запустить
rtx3090-4.16.32.160
128 000
tensor
4 252,14 ₽ 2,88 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
128 000
pipeline
3 252,41 ₽ 1,41 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
128 000
tensor
2 261,77 ₽ 2,40 Запустить
rtx4090-4.16.32.160
128 000
tensor
4 316,14 ₽ 2,85 Запустить
h100-1.16.64.160
128 000
1 341,77 ₽ 6,51 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
128 000
1 367,41 ₽ 8,38 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
128 000
tensor
2 411,81 ₽ 15,30 Запустить
h200-1.16.128.160
128 000
1 423,04 ₽ 14,67 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
128 000
tensor
2 839,97 ₽ 31,60 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.

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.