Сравнение Model

Qwen2.5-VL-72B-Instruct

против

Ring-flash-2.0

28 февр. 2026 г.

Цены

Input

$

0.59

/ M Tokens

$

0.14

/ M Tokens

Output

$

0.59

/ M Tokens

$

0.57

/ M Tokens

Метаданные

Создать на

27 янв. 2025 г.

19 сент. 2025 г.

Лицензия

-

MIT LICENSE

Поставщик

Qwen

inclusionAI

Спецификация

Государство

Available

Available

Архитектура

Vision-Language Model (VLM) with a Streamlined and Efficient Vision Encoder (ViT with window attention, SwiGLU, RMSNorm) aligned with the Qwen2.5 LLM structure. Features include Dynamic Resolution and Frame Rate Training for video understanding, mRoPE for temporal sequence and speed, and YaRN for long text context length extrapolation.

Mixture-of-Experts (MoE) with 1/32 expert activation ratio and MTP layers, featuring low activation and high sparsity design

Калибровка

Нет

Да

Смешение экспертов

Нет

Да

Общее количество параметров

72B

100B

Активированные параметры

72B

6.1B

Мышление

Нет

Нет

Точность

FP8

FP8

Длина контекста

131K

131K

Максимум Tokens

4K

131K

поддерживается функциональность

Безсерверный

поддерживается

поддерживается

Безсерверный LoRA

Не поддерживается

Не поддерживается

Тонкая настройка

Не поддерживается

Не поддерживается

Embeddings

Не поддерживается

Не поддерживается

Rerankers

Не поддерживается

Не поддерживается

Поддержка Image Input

Не поддерживается

Не поддерживается

Режим JSON

Не поддерживается

Не поддерживается

Структурированные Outputs

Не поддерживается

Не поддерживается

Инструменты

Не поддерживается

Не поддерживается

Завершение погашения

Не поддерживается

Не поддерживается

Chat Префикс Заполнение

поддерживается

поддерживается

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Russian (Russia)
Russian (Russia)
Russian (Russia)