原贴链接

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - VL - 72B - Instruct - AWQ，https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - VL - 7B - Instruct - AWQ，https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - VL - 3B - Instruct - AWQ。Qwen2.5 - VL的主要增强功能如下：1. 视觉理解：提高识别和分析图像中的对象、文本、图表和布局的能力；2. 代理能力：作为视觉代理，能够推理并与工具（如使用计算机或手机）动态交互；3. 长视频理解：能够理解时长超过1小时的视频，并精确定位相关片段以进行事件检测；4. 视觉定位：使用边界框或点准确识别和定位图像中的对象，提供稳定的JSON输出；5. 结构化输出生成：能够为发票、表格等复杂数据生成结构化输出，在金融和商业等领域有用。

讨论总结

这是一个关于Qwen2.5 - VL - 3B/7B/72B - Instruct发布的讨论。评论者们的话题涉及多个方面，包括对新功能的惊叹与期待、对已发布情况的疑惑、不同版本在各种任务和平台上的表现、资源需求等，整体氛围积极，大家积极分享经验、提出问题并进行对比探讨。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 - VL长视频理解功能在视频行业会被大量使用。
    • 支持理由：该功能具有很强的实用性，能在视频行业发挥很大作用。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对Qwen相关版本已发布感到意外。
    • 正方观点：感觉好像已经出来很久了，发布时间与自己的认知不符。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 在Mac系统上可借助MLX和最新的LM - Studio使相关内容工作。
    • 解释：这是一种在Mac系统上使相关技术工作的可行方法。
  4. 👍 对Qwen2.5 - VL的智能体能力感到兴奋。
    • 支持理由：这一能力可能带来新体验或在某些领域发挥独特作用。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 尝试用vLLM运行特定程序时遇到错误，寻求成功在vLLM运行的经验及相关配置调整或替代框架。
    • 解释：在使用过程中遇到问题，希望得到解决办法。

金句与有趣评论

  1. “😂 Wait, what? Goddamn this is going to see so much use in the video industry.”
    • 亮点：生动地表达出对Qwen2.5 - VL长视频理解功能在视频行业应用前景的看好。
  2. “🤔 camwasrule: Been out for ages what the heck… 😆”
    • 亮点：幽默地表达出对Qwen相关版本已发布的惊讶。
  3. “👀 I can only imagine the vram needed for an hour long video, likely only can have that much context on the 70b model and would take 100gb for for context alone.”
    • 亮点：提出长视频理解可能需要大量显存的观点，引发对资源需求的思考。
  4. “😂 Such_Advantage_6949：Thought this has been released for a while alrd? Or i missed something”
    • 亮点：反映出对Qwen2.5 - VL发布时间的疑惑。
  5. “🤔 ThiccStorms：So excited for the agentic abilities”
    • 亮点：简洁地表达出对Qwen2.5 - VL智能体能力的期待。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对Qwen2.5 - VL的发布表示期待、兴奋或者认可。主要分歧点在于对发布时间的认知不同，以及对某些功能在不同场景下的表现存在不同看法，可能是由于大家使用场景、对技术的了解程度以及个人期望不同所导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen2.5 - VL在更多特定场景（如嵌入式系统工程、OCR等）的应用潜力，不同量化方式（如GGUF、AWQ等）的发展。
  • 潜在影响：如果Qwen2.5 - VL在更多场景下表现良好，可能会推动人工智能在视频处理、文档处理等领域的发展，对相关产业的技术升级产生积极影响。

详细内容：

《Qwen/Qwen2.5-VL-3B/7B/72B-Instruct 版本发布引热议》

近日，Reddit 上关于“Qwen/Qwen2.5-VL-3B/7B/72B-Instruct 版本发布”的话题引发了广泛关注。该帖子提供了多个相关模型的链接，并详细介绍了 Qwen2.5-VL 的关键增强功能，如视觉理解、代理能力、长视频理解、视觉定位和结构化输出生成等，获得了众多用户的参与讨论，点赞数和评论数众多。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

  • 对于长视频理解功能，有人认为这在视频行业将有广泛应用，但也有人担心所需的 VRAM 容量巨大。有人指出可以通过压缩、选择性输入等方式降低需求，且模型并非处理每一帧，还可根据任务需求调整输入策略。
  • 关于模型的量化版本 AWQ，用户对其性能和差异存在疑问，比如与之前的 gguf 相比效果如何。有人分享了使用不同模型和量化方式的个人经历，如在特定硬件和软件上的运行情况。
  • 一些用户对模型在不同场景的应用，如嵌入式系统工程、OCR 等提出了疑问和探讨。

有人表示 Qwen2.5-VL 能用于连续视频，实现实时交互，但需要合适的接口。也有人提到 MiniCPM-o 2.6 这一相关模型，并对其性能进行了介绍。

在讨论中，用户对于模型的新功能充满期待，同时也关注其在实际应用中的性能和兼容性问题。尽管存在一些质疑和不确定，但整体上大家对 Qwen2.5-VL 及其新版本的发展持积极态度。

然而，讨论中也存在一些共识尚未达成的问题，比如不同量化版本的具体优势和适用场景仍有待进一步明确。

总之，此次关于 Qwen/Qwen2.5-VL-3B/7B/72B-Instruct 版本的讨论展现了用户对新技术的关注和探索，也为模型的优化和应用提供了有价值的思考方向。