モデル比較
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
対
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
2026/02/28
価格
Input
$
0.05
/ M Tokens
$
0.1
/ M Tokens
Output
$
0.05
/ M Tokens
$
0.4
/ M Tokens
メタデータ
作成する
2025/01/26
2025/09/20
ライセンス
APACHE-2.0
-
プロバイダー
Qwen
Qwen
仕様
州
Available
Available
建築
Vision-Language Model (VLM) combining a Vision Transformer (ViT) with window attention, SwiGLU, and RMSNorm, aligned with the Qwen2.5 LLM structure. It utilizes mRoPE for temporal understanding and YaRN for long text context handling.
natively end-to-end multilingual omni-modal foundation model with MoE-based Thinker-Talker design, AuT pretraining, and multi-codebook design
キャリブレートされた
いいえ
いいえ
専門家の混合
いいえ
はい
合計パラメータ
7B
30B
アクティブ化されたパラメータ
7B
3B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
33K
66K
Max Tokens
4K
66K
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
対応
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
対応
Fim Completion
サポートされていません
対応
Chat Prefix Completion
対応
対応
Qwen2.5-VL-7B-Instruct比較において
見てくださいQwen2.5-VL-7B-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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