模型比較
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
對比
Ring-flash-2.0
2026年2月4日
定價
輸入
$
0.27
/ M Tokens
$
0.14
/ M Tokens
輸出
$
0.27
/ M Tokens
$
0.57
/ M Tokens
元數據
創建於
2025年3月21日
2025年9月19日
許可證
APACHE-2.0
MIT LICENSE
供應商
Qwen
inclusionAI
規格
州
Available
Available
架構
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
經過校準的
是
是
專家混合
不
是
總參數
32B
100B
啟用的參數
32B
6.1B
推理
不
不
精確
FP8
FP8
上下文長度
131K
131K
最大輸出長度
131K
131K
支援的功能
無伺服器
支持
支持
無伺服器的 LoRA
不支持
不支持
微調
不支持
不支持
嵌入
不支持
不支持
重新排名者
不支持
不支持
支援圖片輸入
不支持
不支持
JSON 模式
不支持
不支持
結構化輸出
不支持
不支持
工具
不支持
不支持
完成最後一步
不支持
不支持
聊天前綴完成
支持
支持
Qwen2.5-VL-32B-Instruct在比較中
看看如何 Qwen2.5-VL-32B-Instruct與其他熱門型號在關鍵層面上進行比較。
對戰
Qwen3-VL-32B-Instruct
對戰
Qwen3-VL-32B-Thinking
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Qwen3-VL-8B-Instruct
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