摘要

我们推出 Qwen2.5-VL，作为 Qwen 视觉语言系列的最新旗舰模型，在基础能力与创新功能方面均实现显著提升。Qwen2.5-VL 通过增强的视觉识别能力、精准的物体定位、鲁棒的文档解析能力以及长视频理解能力，实现了对现实世界更深层次的理解与交互。Qwen2.5-VL 的一项突出特性是能够以边界框（bounding boxes）或点坐标的形式准确实现物体定位。该模型可从发票、表单和表格中高效提取结构化数据，并对图表、示意图及版面布局进行细致分析。为应对复杂输入场景，Qwen2.5-VL 引入了动态分辨率处理与绝对时间编码机制，支持处理不同尺寸的图像以及长达数小时的视频内容，并实现秒级事件定位。这一设计使模型能够原生感知空间尺度与时间动态，无需依赖传统的归一化处理技术。通过从零开始训练具备原生动态分辨率能力的视觉 Transformer（Vision Transformer, ViT），并融合窗口注意力（Window Attention）机制，我们在保持原生分辨率的同时显著降低了计算开销。因此，Qwen2.5-VL 不仅在静态图像与文档理解任务中表现卓越，更可作为具备推理能力、工具调用与任务执行能力的交互式视觉代理，在真实场景中完成如操控计算机与移动设备等复杂任务。Qwen2.5-VL 提供三种不同规模的版本，全面覆盖从边缘计算到高性能计算的多样化应用场景。其中，旗舰型号 Qwen2.5-VL-72B 在多项指标上达到当前最先进水平，性能与 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等顶尖模型相当，尤其在文档与图示理解方面表现尤为突出。此外，Qwen2.5-VL 保持了 Qwen2.5 大语言模型（LLM）的核心语言能力，具备稳健的自然语言理解与生成性能。