Qwen2.5-VL-72B-Instruct

Справочник API

О Qwen2.5-VL-72B-Instruct

Qwen2.5-VL — это Vision-Text Model в серии Qwen2.5, который демонстрирует значительные улучшения во многих аспектах: он обладает сильными возможностями визуального понимания, распознавая общие объекты при анализе Text, диаграмм и макетов в Image; он функционирует как визуальный агент, способный к рассуждениям и динамическому направлению инструментов; он может понимать Video продолжительностью более 1 часа и фиксировать ключевые события; он точно локализует объекты в Image, генерируя ограничивающие рамки или точки; и поддерживает структурированные Outputs для отсканированных данных, таких как счета и формы. Model демонстрирует отличные результаты на различных тестах, включая Image, Video и агентные задачи.

Случай использования

Изучите, как передовые возможности Qwen2.5-VL-72B-Instruct в области Vision-Language решают сложные, реальные задачи.

Умная извлечение данных документов

Автоматизация извлечения данных из различных визуальных документов, таких как счета, формы и диаграммы, преобразование неструктурированных визуальных данных в структурированные, значимые аналитические данные.

Пример использования:

"Обработаны тысячи отсканированных форм регистрации в медицинских учреждениях, с точным извлечением демографических данных пациентов и медицинской истории, что позволило сократить ручной ввод данных на 80%."

Анализ длительного видеоконтента

Понимание и анализ длительного видеоконтента (более 1 часа), выявление ключевых событий, объектов и действий, выделение релевантных сегментов для быстрого просмотра.

Пример использования:

"Мониторинг 8-часовой съемки производственной линии с автоматическим выявлением аномалий, таких как неверное расположение продукции или нарушения безопасности, с точными временными метками для проверки."

Автоматизация визуального пользовательского интерфейса

Работа в качестве визуального агента для взаимодействия с цифровыми интерфейсами (веб, мобильные), выполнение сложных задач и автоматизация рабочих процессов на основе визуальных подсказок.

Пример использования:

"Автоматизация задач клиентской поддержки на веб-портале путем визуальной навигации по интерфейсу для обработки возвратов и обновления статусов заказов, исключая ручные вызовы API."

Локализация объектов в реальном времени

Точное обнаружение и локализация объектов в Image и Video потоках, создание ограничительных рамок или точек для точного отслеживания и управления запасами.

Пример использования:

"Внедрена система розничного склада для мониторинга наличия товаров на полках, выявления товаров с низким запасом и их точного местоположения, улучшая точность инвентаризации."

Метаданные

Создать на

28 янв. 2025 г.