モデル比較
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
対
Ring-flash-2.0
2026/02/04
価格
Input
$
0.27
/ M Tokens
$
0.14
/ M Tokens
Output
$
0.27
/ M Tokens
$
0.57
/ M Tokens
メタデータ
作成する
2025/03/21
2025/09/19
ライセンス
APACHE-2.0
MIT LICENSE
プロバイダー
Qwen
inclusionAI
仕様
州
Available
Available
建築
Vision Transformer (ViT) with window attention, SwiGLU, RMSNorm, and mRoPE, aligned with Qwen2.5 LLM structure
Mixture-of-Experts (MoE) with 1/32 expert activation ratio and MTP layers, featuring low activation and high sparsity design
キャリブレートされた
はい
はい
専門家の混合
いいえ
はい
合計パラメータ
32B
100B
アクティブ化されたパラメータ
32B
6.1B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
131K
131K
Max Tokens
131K
131K
対応機能
Serverless
対応
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
サポートされていません
Rerankers
サポートされていません
サポートされていません
Image入力をサポートする
サポートされていません
サポートされていません
JSON Mode
サポートされていません
サポートされていません
構造化されたOutputs
サポートされていません
サポートされていません
ツール
サポートされていません
サポートされていません
Fim Completion
サポートされていません
サポートされていません
Chat Prefix Completion
対応
対応
Qwen2.5-VL-32B-Instruct比較において
見てくださいQwen2.5-VL-32B-Instruct主要な次元において他の人気のあるモデルと比較します。
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VS
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