InternVL2_5-26B-MPO-AWQ est un grand modèle linguistique multimodal développé par OpenGVLab, conçu pour améliorer les capacités de raisonnement du modèle grâce à une optimisation des préférences mixtes. Ce modèle excelle dans les tâches multimodales et peut gérer les relations complexes entre les images et le texte. Il utilise une architecture de modèle et des techniques d'optimisation avancées, ce qui lui confère des avantages considérables dans le traitement des données multimodales. Ce modèle convient aux scénarios nécessitant un traitement et une compréhension efficaces des données multimodales, tels que la génération de descriptions d'images, les questions-réponses multimodales, etc. Ses principaux avantages sont sa puissante capacité de raisonnement et son architecture de modèle efficace.