阿里通义千问再出击：开源视觉语言模型Qwen2.5-VL

引言：

在人工智能领域，多模态交互正成为新的发展趋势。近日，阿里巴巴通义千问团队开源了其旗舰视觉语言模型 Qwen2.5-VL，再次引发业界关注。这款模型不仅在视觉理解方面表现出色，更具备了强大的视觉Agent能力，能够理解长视频、进行结构化数据输出，甚至初步具备操作电脑和手机的能力。Qwen2.5-VL 的开源，无疑为多模态人工智能的发展注入了新的活力，也为开发者和研究者提供了强大的工具。

主体：

Qwen2.5-VL：视觉理解的全面跃升

Qwen2.5-VL 并非简单的视觉识别模型，它更像是一个能够“看懂”世界的智能体。该模型拥有 3B、7B 和 72B 三种不同规模，满足不同应用场景的需求。其核心功能主要体现在以下几个方面：

卓越的视觉理解能力： Qwen2.5-VL 能够精准识别图像中的常见物体，如花、鸟、鱼、昆虫等。更重要的是，它还能深入分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局，真正理解图像背后的含义。这使得模型在处理复杂视觉信息时，能够提供更准确的分析和理解。
强大的视觉Agent能力： Qwen2.5-VL 不仅仅是被动地接收视觉信息，它还可以主动地进行推理并动态地使用工具。这意味着，它可以初步操作电脑和手机，为实现真正的视觉代理迈出了重要一步。例如，它可以根据图像中的信息，自动完成预订机票、查询天气等任务。
长视频理解和事件捕捉： Qwen2.5-VL 能够理解超过 1 小时的长视频，并精准定位相关片段以捕捉事件。这项能力对于视频内容分析、监控、编辑等领域具有重要意义。
精准的物体定位： Qwen2.5-VL 可以通过生成 bounding boxes 或 points 来准确定位图像中的物体，并为坐标和属性提供稳定的 JSON 输出。这为图像分析、物体识别、增强现实等应用提供了基础。
结构化数据输出： Qwen2.5-VL 支持对发票、表单、表格等数据进行结构化输出。这使得模型在处理商业文档、财务数据时更加高效和便捷。

技术原理：多模态融合的创新

Qwen2.5-VL 的强大能力背后，是其独特的技术架构和创新方法：

ViT 加 Qwen2 的串联结构： 模型延续了上一代 Qwen-VL 的结构，采用 600M 规模的 ViT，支持图像和视频统一输入。这种结构能够更好地融合视觉和语言信息，提高对多模态数据的理解能力。
多模态旋转位置编码（M-ROPE）： M-ROPE 将旋转位置编码分解成时间、空间（高度和宽度）三部分，使模型能够同时捕捉和整合一维文本、二维视觉和三维视频的位置信息。这赋予了模型强大的多模态处理和推理能力。
任意分辨率图像识别： Qwen2.5-VL 能够读懂不同分辨率和不同长宽比的图片，基于 naive dynamic resolution 支持，将任意分辨率的图像映射成动态数量的视觉 token，保证了模型输入和图像信息的一致性。
网络结构简化： 与 Qwen2-VL 相比，Qwen2.5-VL 增强了模型对时间和空间尺度的感知能力，进一步简化了网络结构以提高模型效率。

性能卓越：开源模型中的佼佼者

Qwen2.5-VL 在多个权威测评中创造了同等规模开源模型的最佳成绩，尤其在文档理解方面优势明显。在部分指标上，甚至超越了 GPT-4O 和 Claude3.5-Sonnet 等闭源模型。其中，7B 模型在多项任务中超越了 GPT-4o-mini，显示出强大的竞争力。

广泛的应用场景

Qwen2.5-VL 的强大功能使其在多个领域具有广泛的应用前景：

文档理解： 模型在理解文档和图表方面具有优势，能作为视觉Agent进行操作，无需特定任务的微调。
智能助手： 模型可以作为智能助手，帮助用户完成各种任务，如预订机票、查询天气等。
数据处理： Qwen2.5-VL 支持对发票、表单、表格等数据的结构化输出。
设备操作： 模型能操作手机、网络平台和电脑，为创建真正的视觉代理提供了有价值的参考点。
物体定位： Qwen2.5-VL 可以通过生成 bounding boxes 或者 points 来准确定位图像中的物体，能为坐标和属性提供稳定的 JSON 输出。

开源地址：

项目官网：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl
GitHub 仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL
HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-vl

结论：

阿里巴巴通义千问开源 Qwen2.5-VL，不仅是其在多模态人工智能领域的一次重要突破，也为整个行业的发展注入了新的动力。这款模型凭借其强大的视觉理解能力、视觉Agent能力以及在多个领域的应用潜力，有望在未来发挥更大的作用。Qwen2.5-VL 的开源，将进一步推动多模态人工智能技术的普及和应用，为开发者和研究者提供更强大的工具，共同探索人工智能的无限可能。

参考文献：