Qwen2-VL-72B-Instruct

Qwen2-VL-72B-Instruct

Description of the Qwen2-VL-72B-Instruct neural network

معلومات عامة عن النموذج

Qwen2-VL-72B-Instruct is a multimodal neural network developed by Alibaba. ويتضمن النموذج 73.4 بليون بارامتر وهو مصمم لتجهيز شامل للمعلومات البصرية: الصور والفيديو. وقد أُعلن في أواخر آب/أغسطس 2024 وهو أحد الحلول المتقدمة في مجال الرؤية الحاسوبية والتحليل المتعدد الوسائط.

السمات التكنولوجية الرئيسية

ويستند الهيكل النموذجي إلى تسوية دينامية تسمح بتجهيز صور ذات نوعية وحجم متفاوتين دون فقدان الدقة. وبالإضافة إلى ذلك، يُستخدَم تحسين التجسيد الوظيفي (M-ROPE) الذي يعزز نوعية فهم العلاقات المكانية بين الأجسام في صورة ما. ويدعم النموذج التصور البصري والأسباب المستندة إلى النصوص، ويتيح فرصا لحل مجموعة واسعة من المهام.

نطاق التطبيق

The neural network can perform step-by-step reasoning based on visual content, recognize text in images across different languages, and interact with video data in an agent-based mode. وهذا يجعلها مفيدة في كل من السيناريوهات البحثية والتطبيقية.

Specifications of Qwen2-VL-72B-Instruct

مَن هي الشبكة العصبية المُناسبة؟

الباحثون في منظمة العفو الدولية

والنموذج ذو أهمية للباحثين والمهندسين العاملين على الرؤية الحاسوبية، والتعلم المتعدد الوسائط، والمهام المتعلقة بالتفسير البصري. وبفضل رخصتها المفتوحة وعدد كبير من البارامترات، يمكن استخدام الشبكة العصبية في مشاريع البحوث والتجارب.

AI product developers

Qwen2-VL-72B-Instruct is suitable for specialists building applications based on multimodal analysis. فالقدرة على تجهيز الصور والفيديو، فضلاً عن توافر نظام المعلومات المسبقة عن علم، تجعل النموذج ملائماً للاندماج في المنتجات التجارية.

أخصائيو البيانات

ويمكن للمحللين وعلماء البيانات الذين يستخرجون المعلومات من المحتوى البصري، أن يتعرفوا على النصوص في الصور، أو أن يحللوا مواد الفيديو، أن يستخدموا هذا النموذج كأداة قوية للمهام الخاصة بكل مجال.

كيف تستخدم الشبكة العصبية كوين2-VL-72B-Instruct؟

Access via API

One of the main ways to work with the model is through the API. وهذا يتيح ربط الشبكة العصبية بالتطبيقات والخدمات دون نشر الهياكل الأساسية الخاصة بك.

النشر المحلي

بفضل وضعية الموارد المفتوحة يمكن نشر النموذج على خواديمكم الخاصة غير أنه نظراً للعدد الكبير من البارامترات (73.4 بليون دولار)، يلزم تشغيل معدات كبيرة ذات ذاكرة كافية من نوع GPU.

الإدماج في مشاريع البحوث

يمكن للمطورين تحميل النموذج واستخدامه في خطوط البحث الخاصة بهم، أو تعديله لأداء مهام محددة، أو اختباره على مجموعات بياناتهم الخاصة

Key features of Qwen2-VL-72B-Instruct

التصوير ودعم الفيديو

ويمكن للنموذج أن يقبل الصور الثابتة وتسلسلات الفيديو كمدخلات. وهذه ميزة رئيسية على النماذج التي تعمل بنوع واحد فقط من البيانات.

التسوية الدينامية وتحسين التجسيدات

ويتم تجهيز الصور بالتكيف مع قرارها الأصلي الذي يساعد على تجنب فقدان التفاصيل. ويوفر تحسين عمليات الدمج الموقعي على أساس النتائج فهما أدق للترتيب المكاني للأجسام.

التعليل التدريجي والاعتراف بالنص المتعدد اللغات

The neural network can carry out logical reasoning chains based on visual content. وبالإضافة إلى ذلك، يعترف بالنص في صور بلغات مختلفة، وهو أمر مفيد لمكتب الممثل الخاص للأمين العام ومهام تحليل الوثائق.

التفاعل القائم على العملاء مع الفيديو

ويقدم النموذج الدعم للسيناريوهات التي يعمل فيها كعامل قادر على تحليل مسار الفيديو واتخاذ القرارات استنادا إلى المعلومات البصرية في الوقت الحقيقي.

Advantages of Qwen2-VL-72B-Instruct

تعددية الوسائط العالية

ويجمع النموذج بين الصور والفيديو وتجهيز النصوص في هيكل واحد، مما يبسط إيجاد حلول شاملة ويقلل من الحاجة إلى استخدام عدة نماذج مختلفة.

ترخيص مفتوح

The tongyi qianwen license allows the model to be freely used and modified in research and commercial projects, which is important for the مجتمع المطورين

الهيكل الحديث

The use of dynamic resolution and M-ROPE embeddings ensures high-quality visual understanding, as confirmed by an average score of 75.8%.

Disadvantages of Qwen2-VL-72B-Instruct

الاحتياجات العالية من الموارد

العمل مع النموذج يتطلب معدات قوية 73.4 billion parameters require a significant amount of GPU memory, which may be unavailable to small teams or individual developers.

خفض المعارف المحدودة

ويجري تدريب النموذج على البيانات الحالية اعتبارا من 30 حزيران/يونيه 2023. وهذا يعني أن المعلومات عن الأحداث التي وقعت بعد ذلك التاريخ قد تكون غير كاملة أو غير موجودة.

تاريخ الإصدار والنضج

وقد صدر هذا النموذج في آب/أغسطس 2024، وبالتالي فإن النظام الإيكولوجي للأدوات والوثائق والحلول الجاهزة حوله قد تكون أقل تطورا مقارنة بالبدائل الأكثر نضجا.

ما المهمات التي حلها (كوين2-VL-72B-Instruct)؟

حل المهام المعقدة بالسياق البصري

ويمكن للنموذج تحليل الصور والفيديو وتحديد العلاقات بين الأشياء وصياغة استنتاجات منطقية. وهذا الطلب في مجال الروبوتات ونظم الأمن ومراقبة الجودة الآلية.

الاعتراف بالنص المتعدد اللغات في الصور

ومناسبة لاستخراج المعلومات من الصور والوثائق والعلامات وغيرها من وسائط الإعلام البصرية بلغات مختلفة.

التفاعل القائم على العملاء استنادا إلى الفيديو

ويمكن استخدام النموذج في السيناريوهات التي تتطلب تحليلا مستقلا للفيديو، مثل مراقبة الفيديو، ومراقبة الطائرات بدون طيار، أو وصلات بينية بينية

Qwen2-VL-72B-Instruct pricing

At the moment, information about specific prices for using the model has not been disclosed in official sources. تكلفة استخدام النموذج عن طريق "آي بي آي" وشروط الترخيص التجاري يجب توضيحها على موقع المطور "أليبا" وفيما يتعلق بالنشر المحلي، تتألف التكاليف من تكاليف المعدات والكهرباء.

المصطلحات المستخدمة في التعليم Qwen2-VL-72B-Instruct

ويوزع النموذج تحت رخصة تونغي - كيانوين. وهذه رخصة مفتوحة تتيح استخدام الشبكة العصبية للأغراض العلمية والتجارية. ينبغي استعراض شروط الاستخدام التفصيلية، بما في ذلك القيود المحتملة وشروط الإسناد، في نص الترخيص نفسه، المنشور على الموارد الرسمية لـ(أليبا).

Availability of Qwen2-VL-72B-Instruct

والنموذج متاح للتنزيل والإدماج عن طريق نظام المعلومات المسبقة عن علم. وبما أن الشبكة العصبية تنتمي إلى فئة المصادر المفتوحة، فإن رمز المصدر والوزن النموذجي متاحان للجمهور. The exact distribution method (repository, model platform) is listed as "unknown" in the source data, so it is recommended to refer to the official Alibaba Cloud and Qwen channels for up-to-date links.

How Qwen2-VL-72B-Instruct different from alternatives

مقارنة مع النماذج المتعددة الوسائط الأخرى

وتبرز مجموعة " Qwen2-VL-72B-Instruct " بين البدائل لأنها تدعم في الوقت نفسه الصور وتجهيز الفيديو، وتستخدم حلا ديناميا، وتحسن تكوين المواقع. وكثير من النماذج المتنافسة، مثل Qwen2.5 VL 72B Instruct, Qwen2.5 VL 32B Instruct, or QvQ-72B-Preview، لها وظائف مماثلة ولكنها تختلف في صيغة الهيكل أو عدد البارامترات.

الاختلافات في الهيكل والوظائف

وخلافاً لصيغ أخف مثل " كوين2.5 " ، فإن النموذج الذي يحتوي على 73.4 بليون بارامتر يمكن أن يحل مهاماً أكثر تعقيداً بفضل مجموعة معارفه الأكبر وقدرتها على التفكير بشكل أفضل. ويختلف أيضا عن نماذج النصوص النقية (مثلا، Qwen3.5-397B-A17B) في تجهيزها الكامل المتعدد الوسائط.

الموقف في خط كوين

وهذا النموذج هو جزء من أسرة كوين2-VL ويشغل موقعا وسطيا بين النسخ السابقة والأحدث. For example, Qwen3 VL 32B Thinking and Qwen2.5-Omni-7B are later or more specialized developments.

خاتمة

Qwen2-VL-72B-Instruct is a powerful multimodal neural network from Alibaba with 73.4 billion parameters that can process images and videos. وهو يستخدم حلا ديناميا وترسيخ المواقف لتحسين الفهم البصري، والتفسير التدريجي، والاعتراف بالنص المتعدد اللغات، والتفاعل القائم على العوامل. وقد أُعلن عن النموذج في أواخر آب/أغسطس 2024، وهو موزع بموجب ترخيص مفتوح، وهو مناسب لكل من البحث والمهام التطبيقية في مجال الرؤية الحاسوبية.