主要观点总结
本文介绍了Qwen2.5-VL-32B新模型的发布,该模型在回复人类主观偏好、数学推理能力和图像细粒度理解与推理等方面进行了改进。文章提到了新模型的优势,并通过实例展示来说明这些改进。此外,文章还提到了DeepSeek发布V3更新以及创始人Park正在搭建开发者社群的信息。
关键观点总结
关键观点1: Qwen2.5-VL-32B新模型的发布和改进。
介绍了Qwen的新模型发布,包括回复符合人类主观偏好、数学推理能力和图像细粒度理解与推理等方面的改进。
关键观点2: Qwen2.5-VL-32B模型的优势和实例展示。
通过性能测试结果和官方Demo展示了Qwen2.5-VL-32B模型的优势。
关键观点3: DeepSeek的V3更新。
提到了DeepSeek发布了V3更新,包括代码和审美的质的提升,并附上了5大维度测评。
关键观点4: 创始人Park正在搭建开发者社群。
介绍Founder Park正在搭建开发者社群,邀请开发者、创业者们加入,并提供了社群中可能获得的资源和机会。
文章预览
DeepSeek-V3 发了新版本,Qwen 也同时发了新模型 。 择日不如撞日,Qwen2.5-VL-32B-Instruct 就这么来了。 相比此前的 Qwen2.5-VL 系列模型,32B 模型有如下改进: 回复更符合人类主观偏好 :调整了输出风格,使回答更加详细、格式更规范,并更符合人类偏好。 数学推理能力 :复杂数学问题求解的准确性显著提升。 图像细粒度理解与推理 :在图像解析、内容识别以及视觉逻辑推导等任务中表现出更强的准确性和细粒度分析能力。 对于所有用户来说,在 Qwen Chat 上直接选中 Qwen2.5-VL-32B,即可体验:https://chat.qwen.ai/ 32B 版本的出现,解决了「72B 对 VLM 来说太大」和「7B 不够强大」的问题。如这位网友所说,32B 可能是多模态 AI Agent 部署实践中的最佳选择: 不过团队也介绍了,Qwen2.5-VL-32B 在强化学习框架下优化了主观体验和数学推理能力,但主要还是基于「快速
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