Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Referencia de la API

Acerca de Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Qwen2.5-VL es un nuevo miembro de la serie Qwen, equipado con potentes capacidades de comprensión visual. Puede analizar Text, gráficos y diseños dentro de las Images, entender Videos largos y capturar eventos. Es capaz de razonar, manipular herramientas, admitir la localización de objetos en múltiples formatos y generar Outputs estructurados. El modelo ha sido optimizado para el entrenamiento con resolución dinámica y frecuencia de fotogramas en la comprensión de Video, y ha mejorado la eficiencia del codificador visual.

Caso de uso

Explore cómo la potente comprensión visual y las capacidades agénticas de Qwen2.5-VL-7B-Instruct se pueden aplicar para resolver problemas complejos del mundo real en diversos campos.

Inteligencia documental automatizada

Extraiga datos estructurados de diversos documentos visuales como facturas, formularios e informes, incluyendo Text, tablas y diseños, con alta precisión y Output multiformato.

Ejemplo de caso de uso:

"Se procesaron 10 000 facturas escaneadas, extrayendo el proveedor, los artículos individuales y los importes totales en formato JSON, lo que redujo en un 90 % la introducción manual de datos para una empresa financiera."

Detección inteligente de eventos de Video

Analice contenidos de Video de larga duración (de más de una hora) para identificar, localizar y añadir marcas de tiempo a eventos, objetos o acciones específicos, lo que permite una moderación de contenidos, vigilancia o análisis deportivo eficientes.

Ejemplo de caso de uso:

"Se monitorizaron 2 horas de grabaciones de seguridad, identificando todos los casos de intentos de acceso no autorizado y generando cajas delimitadoras alrededor de los intrusos con marcas de tiempo precisas para un sistema de seguridad."

Automatización de IU basada en IA

Actúe como un agente visual para interactuar con aplicaciones (web, móviles, de escritorio) y probarlas, mediante la comprensión de los elementos de la interfaz de usuario, la navegación por los flujos de trabajo y la identificación de anomalías visuales o errores funcionales.

Ejemplo de caso de uso:

"Se automatizaron las pruebas de extremo a extremo para una aplicación web compleja de comercio electrónico, verificando visualmente la funcionalidad de los botones, el envío de formularios y la coherencia del diseño en varios tamaños de pantalla, identificando errores críticos de la interfaz de usuario."

Asistente visual contextual

Proporcione asistencia en tiempo real interpretando visualmente las pantallas, gráficos o diagramas de los usuarios, y luego ejecutando tareas complejas de varios pasos mediante la interacción con herramientas de software o interfaces web.

Ejemplo de caso de uso:

"Se guio a un usuario a través de un flujo de trabajo complejo de análisis de datos en un entorno de ciencia de datos basado en Python, interpretando visualmente sus datos actuales, sugiriendo los siguientes pasos y ejecutando operaciones específicas de Pandas y generaciones de gráficos de Matplotlib."

Anotación de Image de precisión

Identifique y localice con precisión objetos dentro de imágenes (por ejemplo, imágenes satelitales, escaneos médicos) mediante la generación de cajas delimitadoras precisas, puntos y Outputs de atributos estructurados para grandes conjuntos de datos.

Ejemplo de caso de uso:

"Se anotaron miles de imágenes aéreas de drones para la planificación urbana, delineando con precisión las huellas de los edificios, las redes de carreteras y los espacios verdes con cajas delimitadoras y puntuaciones de confianza, acelerando la evaluación de las infraestructuras."

Metadatos

Creado el

28 ene 2025