모델 비교
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
대
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
2026. 2. 28.
가격
Input
$
0.05
/ M Tokens
$
0.29
/ M Tokens
Output
$
0.05
/ M Tokens
$
1.0
/ M Tokens
메타데이터
생성하다
2025. 1. 26.
2025. 9. 30.
라이센스
APACHE-2.0
APACHE-2.0
공급자
Qwen
Qwen
사양
주
Available
Available
건축
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.
MoE
교정된
아니요
아니요
전문가의 혼합
아니요
네
총 매개변수
7B
30B
활성화된 매개변수
7B
추론
아니요
아니요
Precision
FP8
FP8
콘텍스트 길이
33K
262K
Max Tokens
4K
262K
지원됨 기능
Serverless
지원됨
지원됨
Serverless LoRA
지원하지 않음
지원하지 않음
Fine-tuning
지원하지 않음
지원하지 않음
Embedding
지원하지 않음
지원하지 않음
Rerankers
지원하지 않음
지원하지 않음
지원 Image Input
지원하지 않음
지원하지 않음
JSON Mode
지원하지 않음
지원됨
구조화된 Outputs
지원하지 않음
지원하지 않음
도구
지원하지 않음
지원됨
Fim Completion
지원하지 않음
지원됨
Chat Prefix Completion
지원됨
지원됨
Qwen2.5-VL-7B-Instruct비교에서
보세요 어떻게 Qwen2.5-VL-7B-Instruct다른 인기 있는 모델과 주요 측면에서 비교합니다.
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