Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL est un puissant modèle linguistique visuel capable de comprendre le contenu des images et des vidéos et de générer du texte correspondant.

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Qwen2.5-VL est le dernier modèle linguistique visuel phare lancé par l'équipe Qwen, représentant une avancée majeure dans le domaine des modèles linguistiques visuels. Il est capable non seulement d'identifier des objets courants, mais aussi d'analyser des contenus complexes tels que du texte, des graphiques et des icônes au sein d'une image, et prend en charge la compréhension de longues vidéos et la localisation d'événements. Ce modèle excelle dans plusieurs tests de référence, notamment en matière de compréhension de documents et de tâches d'agents visuels, démontrant ainsi de puissantes capacités de compréhension et de raisonnement visuels. Ses principaux avantages incluent une compréhension multimodale efficace, une puissante capacité de traitement de longues vidéos et une capacité d'appel d'outils flexible, le rendant adapté à de multiples scénarios d'application.

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Qwen2.5-VL Alternatives

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL est un puissant modèle linguistique visuel capable de comprendre le contenu des images et des vidéos et de générer du texte correspondant.

VideoRAG — VideoRAG est un framework de génération amélioré par la recherche conçu pour traiter des vidéos à contexte extrêmement long.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.

OmAgent.com — Un framework d'agent natif multi-modal pour les appareils intelligents, etc.

AnyParser Pro — AnyParser Pro est un grand modèle linguistique capable d'extraire rapidement et précisément du contenu à partir de PDF, de PPT et d'images.

Valley-Eagle-7B — Modèle multimodal de grande taille, traitant les données textuelles, images et vidéos.

InternVL2_5-1B — Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge la compréhension d'images et de texte.

InternViT-6B-448px-V2_5 — Modèle de vision amélioré basé sur InternViT-6B-448px-V1-5

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B est le dernier modèle linguistique visuel, prenant en charge la compréhension multimodale et la génération de texte.

Aria — Modèle expert hybride multi-modal natif

Molmo — Famille de modèles IA multimodaux de pointe

LLaVA-NeXT — Modèle multi-modal de grande envergure, traitant des données multi-images, vidéo et 3D.

OmAgent — Framework d'agent intelligent multi-modal, résolvant les tâches complexes

VideoLLaMA2-7B — Grand modèle linguistique vidéo, offrant des fonctionnalités de question-réponse visuelle et de génération de sous-titres vidéo.

Falcon 2 — Falcon 2 est un modèle multimodal, multilingue et open source capable de convertir des images en texte.

Gemini 1.5 Flash — Modèle d'IA léger et performant de Google, conçu pour les tâches à haute fréquence et grande échelle.

MA-LMM — Modèle multimodal à grande échelle pour la compréhension de vidéos longues

Yi-VL-34B — Modèle multimodal open source avancé

OWL — OWL est un framework avancé pour la collaboration multi-agents, visant à repousser les limites de l'automatisation des tâches du monde réel.

Inception Labs — Inception Labs lance une nouvelle génération de modèles linguistiques de grande diffusion, offrant une capacité de génération de langage extrêmement rapide, efficace et de haute qualité.

OpenManus — OpenManus est un projet d'agent intelligent open source utilisable sans code d'invitation.

Agent Network Protocol — Définit la manière dont les agents intelligents se connectent et collaborent, construisant un réseau d'agents intelligents ouvert, sécurisé et efficace.

Mistral OCR — Mistral OCR est une API de reconnaissance optique de caractères (OCR) avancée capable de comprendre et d'analyser avec précision des documents complexes.

Google CameraTrapAI — Modèle d'IA entraîné par Google, utilisé pour classer les espèces présentes sur les images de pièges photographiques pour la faune sauvage.

EgoLife — EgoLife est un projet d'assistant IA pour la vie quotidienne, à long terme, multimodal et multi-vues, visant à faire progresser la recherche sur la compréhension du contexte à long terme.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

ViDoRAG — ViDoRAG est un framework d'agents d'inférence itérative dynamique qui combine la recherche de documents visuels et l'amélioration de la génération.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

Mochii AI — Mochii AI est un écosystème d'intelligence artificielle personnalisé, basé sur des modèles de pointe, qui favorise l'avenir de la collaboration entre l'homme et l'IA.

M2RAG — Bibliothèque de code de référence pour la génération améliorée par la recherche dans un contexte multimodal.