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他们刚刚在Hugging Face上为其创建了集合（大约2小时前更新）。#Qwen2.5 - VL，基于Qwen2.5的视觉 - 语言模型系列。https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25 - vl - 6795ffac22b334a837c0f9a5

讨论总结

整个讨论围绕Qwen2.5 VL即将发布这一主题展开。讨论了模型发布相关的信息，如在Hugging Face上的集合情况和之前发布的模型。提到了不同模型的显存需求，还涉及模型功能方面，包括Qwen处理所有模态的能力、是否有视觉功能等，同时也指出了一些模型可能存在的问题，如deepseek - r1的1.5b参数模型的拼写错误等。评论者有对模型表示赞赏、期待的，也有提出质疑的，整体氛围比较积极并对Qwen2.5 VL的发布充满期待。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5有1M的集合并且给出了链接
    • 支持理由：FullOf_Bad_Ideas提到注意到该集合
    • 反对声音：无
  2. 🔥 7B模型在这种语境下几乎无法运行是消息没得到更多关注的原因
    • 正方观点：iKy1e表示7B模型在这样语境下难以运行
    • 反方观点：无
  3. 💡 Qwen处理所有模态是很棒的事情
    • 支持理由：可以处理视觉、音频 - 文本到文本等多种模态
    • 反对声音：无
  4. 💡 deepseek - r1可能基于qwen 2.5模型构建
    • 支持理由：freegnu认为两者存在构建关系
    • 反对声音：无
  5. 💡 对Qwen 2.5 VL在DocVQA方面的性能表示好奇
    • 支持理由：有评论者提问是否达到新的DocVQA SOTA
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 FullOf_Bad_Ideas: I noticed they also have Qwen2.5 1M collection”
    • 亮点：最早指出Qwen2.5有1M的集合这一事实
  2. “🤔 iKy1e: It’s almost impossible to run even the 7B model with that context.”
    • 亮点：解释了消息未受更多关注的可能原因
  3. “👀 codexauthor: For processing 1 million - token sequences: - Qwen2.5 - 7B - Instruct - 1M: At least 120GB VRAM (total across GPUs). - Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M: At least 320GB VRAM (total across GPUs).”
    • 亮点：给出了处理特定序列时模型的显存需求数据
  4. “😂 Nice. It’s awesome that Qwen tackles all modalities.”
    • 亮点：对Qwen处理所有模态表示赞赏
  5. “🤔 I hope they’ve filled the wide gap between 7B and 72B with something.”
    • 亮点：指出模型在7B和72B之间存在差距并希望填补

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对Qwen 2.5 VL的发布表示期待、赞赏或者对Qwen的工作表示感谢。主要分歧点在于对Qwen 2.5 VL功能方面的看法，例如有评论者对其能否处理多图像表示怀疑，也有对Qwen图像模型功能存在疑问。可能的原因是大家对Qwen 2.5 VL有着不同的期待和关注点，并且不同的人对模型功能的要求和理解也有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen 2.5 VL在新功能（如DocVQA、图像转换为HTML等）方面的表现。
  • 潜在影响：如果Qwen 2.5 VL在这些功能上表现优秀，可能会推动相关领域（如人工智能、自然语言处理）的发展，也会影响其他模型的发展方向。

详细内容：

《Qwen 2.5 VL 即将发布引发热议》

在 Reddit 上，一个关于“Qwen 2.5 VL 即将发布”的帖子引发了众多关注。此帖在 Hugging Face 上创建了相关集合，并提供了链接（https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-vl-6795ffac22b334a837c0f9a5 ），目前已获得了大量的点赞和众多评论。

帖子引发的讨论主要集中在以下几个方面：

有人指出他们还有 Qwen2.5 1M 系列的集合，并提供了相关链接（https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-1m-679325716327ec07860530ba ），且该系列模型在三天前就已发布。

有人提到尽管这些模型几天前就已上传，但只是在几小时前才公开。

对于运行这些模型所需的 VRAM，有用户分享道：“对于处理 100 万 - 令牌序列，Qwen2.5-7B-Instruct-1M 至少需要 120GB VRAM（总计跨 GPU），Qwen2.5-14B-Instruct-1M 至少需要 320GB VRAM（总计跨 GPU）。”

有人希望 Qwen 能填补 7B 和 72B 之间的差距。还有人表示 Qwen 有一个相当出色的 32B 模型。

有用户详细介绍了音频 - 文本到文本模型与语音 - 文本到文本模型的区别，并指出 Qwen 在这方面的优势。

有人认为 deepseek-r1 建立在 qwen 2.5 模型之上，且 7B 参数的模型能正确推理出草莓中“R”的数量，而 1.5B 的模型则会出错。

有人询问 Qwen 2.5 VL 能否处理多幅图像，以及其图像模型能否将网站图像转换为 HTML 代码。

此次讨论中的共识在于大家对 Qwen 2.5 VL 的发布充满期待，同时也关注其性能和应用场景。而争议点则在于模型的公开时间以及不同规模模型的实用性。

总之，Reddit 上关于 Qwen 2.5 VL 即将发布的讨论展现了大家对新技术的热切关注和期待，也反映出对其性能和应用的种种思考。