InternVL2_5-26B-MPO-AWQ es un modelo de lenguaje grande multimodal desarrollado por OpenGVLab, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento del modelo mediante la optimización de preferencias mixtas. Este modelo destaca en tareas multimodales, capaz de procesar relaciones complejas entre imágenes y texto. Emplea una arquitectura de modelo y técnicas de optimización avanzadas, lo que le otorga una ventaja significativa en el procesamiento de datos multimodales. Este modelo es adecuado para escenarios que requieren un procesamiento y comprensión eficientes de datos multimodales, como la generación de descripciones de imágenes y las preguntas y respuestas multimodales. Sus principales ventajas incluyen una potente capacidad de razonamiento y una arquitectura de modelo eficiente.