InternVL2_5-26B-MPO-AWQ é um modelo de linguagem grande multimodais desenvolvido pelo OpenGVLab, com o objetivo de melhorar a capacidade de raciocínio do modelo através da otimização de preferências híbridas. Este modelo apresenta um desempenho excepcional em tarefas multimodais, sendo capaz de lidar com relações complexas entre imagens e texto. Ele utiliza uma arquitetura de modelo e técnicas de otimização avançadas, conferindo-lhe vantagens significativas no processamento de dados multimodais. O modelo é adequado para cenários que exigem processamento e compreensão eficientes de dados multimodais, como geração de descrições de imagens e perguntas e respostas multimodais. Seus principais benefícios incluem uma forte capacidade de raciocínio e uma arquitetura de modelo eficiente.