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https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1829187276179681634

讨论总结

Reddit用户对新发布的Qwen2-VL系列模型表现出极大的兴趣和兴奋。讨论主要集中在模型的开源版本Qwen2-VL-2B和Qwen2-VL-7B，以及API访问的Qwen2-VL-72B。用户们探讨了这些模型的先进功能，如视频处理、多语言支持和原生图像分辨率，以及它们在OCR任务中的表现。此外，讨论还涉及了模型的兼容性问题，特别是与Ollama和llama.cpp的兼容性，以及用户对模型审查和安全性的担忧。总体上，用户对这些新模型的潜力和应用前景持乐观态度。

主要观点

  1. 👍 Qwen2-VL系列模型的开源和API发布
    • 支持理由：这些模型支持视频处理和原生图像分辨率，这在其他开源视觉语言模型中较为少见。
    • 反对声音：有用户担心模型的兼容性和审查问题。
  2. 🔥 Qwen2-VL-2B与Phi 3.5V的性能比较
    • 正方观点：Qwen2-VL-2B在某些任务中可能更优，尤其是在纯语言任务中。
    • 反方观点：Phi 3.5V在其他任务中可能有更好的表现。
  3. 💡 Qwen2-VL的复杂推理和决策能力
    • 解释：模型可以与移动设备、机器人等集成，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。
  4. 🚀 Qwen2-VL的兼容性问题
    • 解释：用户关注模型与Ollama和llama.cpp的兼容性，提出了一些替代方案和潜在的解决方案。
  5. 🔍 Qwen2-VL的审查和安全性问题
    • 解释：用户对模型的审查程度和安全性表示担忧，希望未来版本能更加开放和自由。

金句与有趣评论

  1. “😂 Exciting Release: Qwen2-VL is here! Open-sourced models Qwen2-VL-2B and Qwen2-VL-7B (Apache 2.0) and API access to Qwen2-VL-72B.”
    • 亮点：用户对新模型的发布表示兴奋和期待。
  2. “🤔 The standout parts in that blog for me is that it supports video processing and native image resolutions.”
    • 亮点：强调了模型在视频处理和图像分辨率方面的优势。
  3. “👀 Agent that can operate your mobiles, robots, etc.: with the abilities of complex reasoning and decision making, Qwen2-VL can be integrated with devices like mobile phones, robots, etc., for automatic operation based on visual environment and text instructions.”
    • 亮点：展示了模型在复杂推理和决策方面的应用潜力。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户对Qwen2-VL系列模型的发布和功能表示兴奋和期待。然而，也存在一些担忧和争议，主要集中在模型的兼容性、审查和安全性问题上。这些分歧主要源于用户对模型在实际应用中的表现和限制的不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的兼容性和审查问题可能会引发更多后续讨论。
  • 潜在影响：Qwen2-VL系列模型的开源和API发布可能会推动视觉语言模型在多个领域的应用，特别是在视频处理和复杂推理方面。

详细内容：

标题：Qwen2-VL 开源引发的热烈讨论

近日，Reddit 上关于 Qwen2-VL 的话题引起了广泛关注。帖子“Qwen2-VL is here! Qwen2-VL-2B 和 Qwen2-VL-7B 现在在 Apache 2.0 许可下开源，强大的 Qwen2-VL-72B 的 API 已可用”获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论焦点与观点分析： 有人兴奋地表示，Qwen2-VL 开源是一个令人激动的消息，特别是其支持视频处理和原生图像分辨率，这在其他开源视觉语言模型中很少见。有人在测试中发现，原生分辨率输入设置在 OCR 任务中有显著提升，但会大幅增加内存使用。有人好奇 Qwen2-VL-2B 与 Phi 3.5V 的对比情况。还有人提到在使用 Gemma 2 27b 或 Claude 3.5 时的一些有用设置。 有人认为 Qwen2-VL 可能最终会像 Florence、Phi-3 Vision 和 InternVLM 一样，无法与 Ollama 兼容。有人为 llama.cpp 支持在其 repo 上开了 issue，并表示希望 Qwen 团队能与 llama.cpp 合作添加支持。也有人表示已在 llama.cpp 上开了相关 issue。有人说自己已放弃使用 llamma.cpp/ollama 处理 VL 相关内容，直接使用 Transformers，对于像 Florence 和 Qwen2-VL-2B 这样的小型模型，直接使用 GPU 效果也不错。 有人制作了基于 Phi-3 Vision Model 的 BlackSheep Vision，并希望收到反馈。有人期待看到 Qwen2-VL-72B 与 Minicpm 2.6 在单幅和多幅图像理解方面的基准比较。

总体而言，大家对 Qwen2-VL 的开源充满期待，但也对其与其他模型的对比、兼容性以及实际应用效果存在诸多讨论和疑问。