三羊财务
这项由阿里巴巴集团Qwen团队领导的突破性研究于2025年3月发表，成果详细记录在技术报告《Qwen2.5-VL Technical Report》中。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2502.13923v1访问完整论文，或者访问Qwen官方网站https://chat.qwenlm.ai体验这项技术。
当你打开手机拍摄一份菜单，希望AI能够准确读出价格并帮你计算总费用；当你录制一段几小时的会议视频，想要AI精确找到某个重要决策被讨论的时间点；当你需要AI帮助操作电脑完成复杂任务时——这些看似简单的需求，实际上对AI系统提出了极高的挑战。阿里巴巴Qwen团队最新发布的Qwen2.5-VL模型，正是为了解决这些现实中的复杂视觉理解问题而诞生的。
这个全新的视觉语言模型就像给AI装上了一双更加敏锐的眼睛，不仅能看到图片和视频中的内容，更能像人类一样理解其中的复杂关系、准确定位物体位置，甚至在长达数小时的视频中精确找到特定的时间段。更令人惊喜的是，它还能像熟练的助手一样操作电脑和手机，帮助用户完成各种数字设备上的任务。
研究团队在训练数据规模上实现了巨大突破，将原本1.2万亿个训练样本扩展到4.1万亿个，这相当于让AI阅读了几乎整个互联网上的图文资料。同时，他们开发了三个不同规模的模型版本：拥有3B、7B和72B参数的型号，分别适用于手机等移动设备、个人电脑以及高性能服务器等不同应用场景。
在与目前最先进的AI模型如GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的对比测试中，Qwen2.5-VL展现出了令人瞩目的性能表现，特别是在文档理解和图表分析方面甚至超越了这些知名的竞争对手。这项研究的意义不仅在于技术突破，更在于为普通用户带来了更智能、更实用的AI助手体验。
一、突破传统限制：原生动态分辨率处理技术
传统的视觉AI模型就像戴着固定度数眼镜的人，只能清晰地看到特定尺寸的图片。当遇到超大海报或者精密图表时，这些模型要么看不清细节，要么需要先把图片压缩到固定尺寸，结果损失了大量重要信息。Qwen2.5-VL的创新之处在于采用了原生动态分辨率处理技术，就像给AI配备了一副能够自动调节的智能眼镜。
这项技术的工作原理可以用拍照来比喻。当你用手机拍摄一张名片时，传统AI模型会先把这张照片强制压缩成统一的正方形尺寸，结果名片上的小字变得模糊不清。而Qwen2.5-VL则保持照片的原始比例和清晰度，然后根据实际内容调整处理方式，确保名片上的每个字符都能被准确识别。
研究团队在视觉编码器的设计上引入了窗口注意力机制，这就像给AI的视觉系统安装了一套智能分区处理器。当AI观察一张复杂的技术图纸时，它不需要同时处理整张图片的每个像素点，而是将图片分成若干个重点区域，然后集中精力分析每个区域内的细节信息。这种方法不仅提高了处理效率，还保证了图片质量不会因为尺寸变化而受损。
更令人印象深刻的是，这个系统对视频内容的处理能力。传统视频AI就像只能看电影预告片的观众，只能处理几秒钟的短视频片段。Qwen2.5-VL却能像马拉松观影者一样，连续观看长达数小时的视频内容，并且准确记住每个时间点发生的事情。它通过动态帧率采样技术，智能地选择关键帧进行分析，既保证了重要信息不会遗漏，又避免了计算资源的浪费。
这种技术突破的实际应用价值体现在很多日常场景中。比如当你需要AI帮助分析一份复杂的财务报表时，传统模型可能无法清楚地识别表格中的小数点和细微数字，而Qwen2.5-VL则能保持报表的原始清晰度，准确读取每一个数据。当你上传一段教学视频希望AI总结要点时，它能够完整观看整个视频，而不是仅仅基于几个随机截图进行猜测。
二、精确的空间理解：革命性的物体定位技术
如果说传统的AI只能告诉你"图片里有一只猫"，那么Qwen2.5-VL则能精确地指出"猫咪正趴在沙发左侧，距离茶几大约30厘米的位置"。这种精确的空间定位能力源于研究团队开发的绝对坐标定位系统。
这个系统的工作方式就像给AI装备了一套专业的测量工具。传统AI模型使用相对坐标系统，就像告诉别人"往右走一点，再往上走一点"这样模糊的指令。而Qwen2.5-VL使用的绝对坐标系统则像GPS导航一样精确，能够给出"物体位于图片坐标(245, 378)处"这样具体的位置信息。
研究团队为了训练这种精确定位能力，构建了包含超过10000种物体类别的大型数据集。这就像让AI参加了一场超大规模的"找不同"游戏，从常见的日用品到专业的工业设备，从微小的电子元件到巨大的建筑结构，AI都需要学会准确识别并定位。
更有趣的是，Qwen2.5-VL不仅能用方框标注物体位置，还能进行精确的点击定位。这就像从"大概在那个区域"升级到"就是这个点"的精度提升。当你让AI帮助操作电脑界面时，它不会像初学者那样到处乱点，而是能够精确地点击按钮的中心位置，确保操作的准确性。
这种精确定位技术在实际应用中展现出了强大的实用价值。在医疗影像分析场景中，医生可以让AI精确标注病灶的位置和大小，为诊断提供准确的参考信息。在安防监控领域，系统能够准确追踪可疑人员的移动轨迹，为安全管理提供可靠支持。在工业质检环节，AI能够精确识别产品缺陷的位置和程度，大大提高检测效率和准确性。
研究团队还特别关注了计数任务的准确性。传统AI在面对"请数一数图片中有几个苹果"这样的问题时，经常会出现明显的计数错误。Qwen2.5-VL通过采用"先检测再计数"的策略，首先精确定位每个目标物体的位置，然后进行统计计算，在CountBench测试中达到了93.6%的准确率，远超其他竞争对手。
三、文档解析专家：从OCR到全方位理解
在数字化时代，我们每天都要处理大量的文档、表格、图表和各种格式的信息。传统的文档处理AI就像只会认字的小学生，只能告诉你文档中写了什么字，却无法理解这些信息之间的关系和整体结构。Qwen2.5-VL在这方面实现了质的飞跃，它就像一位经验丰富的文档分析专家，不仅能认识文字，还能理解布局、分析表格、解读图表，甚至处理手写内容和复杂的数学公式。
这个系统的文档理解能力可以用拼图游戏来比喻。传统AI看到文档就像看到散落的拼图碎片，只能识别每个碎片上的内容，却无法理解整幅拼图的完整画面。Qwen2.5-VL则能够将这些碎片按照正确的逻辑顺序重新组织，形成一个有意义的整体结构。
研究团队为了实现这种全方位的文档理解能力，开发了独特的HTML格式表示方法。这种方法就像给每个文档元素都贴上了智能标签，不仅记录了文字内容，还保存了位置信息、格式特征和元素之间的关系。当AI处理一份包含文字、表格、图表和图片的复杂报告时，它能够准确理解每个部分的功能和相互关系，就像一位细心的编辑在审阅稿件。
在多语言处理方面，Qwen2.5-VL展现出了令人印象深刻的能力。它不仅能够处理中文和英文文档，还支持法语、德语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语、俄语、日语、韩语和越南语等多种语言。这就像拥有一位精通十几种语言的翻译专家，能够帮助用户处理来自世界各地的文档资料。
特别值得一提的是，这个系统在处理专业文档方面表现出色。对于包含化学分子式的科研论文，它能够准确识别复杂的化学结构；对于音乐乐谱，它能够理解音符的位置和节奏关系；对于数学公式，它能够正确解析每个符号的含义和运算关系。这种专业能力的获得源于研究团队精心构建的多元化训练数据，涵盖了学术、商业、技术等各个领域的文档类型。
在实际测试中，Qwen2.5-VL在多个文档理解基准测试中取得了突出成绩。在CC-OCR测试中得分79.8，在OmniDocBench测试中的中英文编辑距离分别达到0.226和0.324，这些数字背后代表的是系统能够以近乎完美的精度提取和理解文档信息。
四、时间维度的突破：超长视频理解与精准定位
视频理解对AI来说一直是一个巨大挑战，就像让一个人同时观看几十部电影并记住每个细节。传统的视频AI模型就像注意力不集中的观众，只能处理几分钟的短视频，而且经常遗漏重要信息。Qwen2.5-VL在这方面实现了革命性突破，它能够连续"观看"长达数小时的视频内容，并且准确定位到秒级的具体时间点。
这项技术的核心创新在于绝对时间编码机制的引入。传统视频AI在处理时间信息时就像使用相对时钟，只知道"第一帧"、"第二帧"的顺序关系，却不知道实际的时间流逝。Qwen2.5-VL则配备了精确的时间戳系统，能够准确理解"第3分24秒发生了什么事"这样的绝对时间概念。
研究团队开发的动态帧率采样技术特别巧妙。这就像一位经验丰富的电影剪辑师，知道哪些镜头是关键的，哪些可以快速浏览。当处理一场足球比赛的录像时，系统会在进球瞬间、犯规时刻等关键节点增加采样密度，而在中场休息这样的平静时段则减少采样频率，既保证了重要信息不会遗漏，又大大提高了处理效率。
这种时间理解能力在实际应用中展现出了强大的价值。企业培训场景中，员工可以上传数小时的培训视频，然后询问"关于安全操作规程的内容在哪个时间段讲解？"系统能够精确定位到相关片段的起始时间。在学术研究中三羊财务，研究人员可以分析长时间的实验记录视频，快速找到实验现象发生的准确时刻。
在视频内容的理解深度方面，Qwen2.5-VL也展现出了超越传统模型的能力。它不仅能够识别视频中出现的物体和人物，还能理解他们之间的交互关系、情感变化和行为意图。当分析一段商务谈判的视频时，系统能够识别出参与者的情绪变化、关键决策点，甚至是微妙的非语言交流信息。
特别令人印象深刻的是系统的视频问答能力。用户可以像与朋友聊天一样向AI提问："这个视频中最有趣的部分是什么？""主讲人什么时候提到了预算问题？""会议室里总共有几个人参与讨论？"系统都能给出准确而详细的回答，就像一位认真观看了整场视频的观众。
在基准测试中，Qwen2.5-VL在多个视频理解任务上都取得了优异成绩。在EgoSchema测试中达到76.2分，在MLVU测试中获得74.6分，在TempCompass时间理解测试中得分74.8分。这些成绩不仅证明了系统的技术先进性，更重要的是验证了其在实际应用中的可靠性。
五、智能助手的新标准：设备操作代理能力
在智能手机和电脑已经成为生活必需品的今天，一个真正智能的AI助手应该能够像人类一样熟练操作这些设备。Qwen2.5-VL在这方面实现了突破性进展，它就像一位经验丰富的技术支持专家，不仅能看懂屏幕上的内容，还能精确执行各种操作任务。
这种设备操作能力的实现基于强大的用户界面理解技术。当AI面对一个复杂的软件界面时，它能够像熟练用户一样快速识别各种按钮、菜单、输入框和功能区域的位置和作用。更重要的是，它还能理解这些界面元素之间的逻辑关系，知道完成某个任务需要按照什么样的步骤顺序进行操作。
研究团队在训练这种能力时，让AI学习了大量真实的设备操作场景。这就像让一个新手通过观看无数个操作教程来学习使用软件。AI不仅学会了如何点击、滑动、输入文字等基本操作，还掌握了更复杂的任务规划能力，知道如何将一个复杂的用户需求分解成一系列具体的操作步骤。
在实际测试中，Qwen2.5-VL展现出了令人印象深刻的操作准确性。在ScreenSpot界面元素定位测试中达到87.1%的准确率，在ScreenSpot Pro高难度测试中得分43.6%，远超其他竞争模型。这些数字背后代表的是AI能够准确理解和操作现实中的复杂软件界面。
更有价值的是，这个系统具备了跨平台操作能力。无论是Android手机、iOS设备、Windows电脑还是macOS系统，AI都能快速适应不同的界面风格和操作逻辑。这就像一位多才多艺的助手，能够熟练使用各种不同品牌和型号的设备。
在复杂任务处理方面，Qwen2.5-VL表现出了出色的规划和执行能力。比如当用户要求"帮我在手机上订一张明天晚上的电影票"时，AI会自动分解这个任务：打开购票应用、搜索合适的影片、选择时间和座位、完成支付流程等。每个步骤都会被精确执行，就像一位细心的个人助理在帮忙处理事务。
这种智能操作能力在提高工作效率方面具有巨大潜力。办公场景中，AI可以帮助用户自动处理重复性的数据录入工作，快速生成标准化的报告文档，甚至协助进行复杂的表格计算和图表制作。对于不太熟悉数字设备的用户来说，这样的AI助手就像一位耐心的技术导师，能够帮助他们更好地利用现代科技工具。
六、多语言全球化：跨越语言障碍的智能理解
在全球化的今天，一个真正优秀的AI助手必须具备跨语言理解能力。Qwen2.5-VL在这方面展现出了令人瞩目的成就，它就像一位精通多国语言的国际专家，能够轻松处理来自世界各地的多语言内容。
这种多语言能力不仅仅体现在简单的文字识别上，更重要的是对不同语言文化背景下的视觉内容的深度理解。当处理一份法语的技术文档时，AI不仅能准确识别法语文字，还能理解法国商业文档的典型格式和表达习惯。当分析一张包含阿拉伯语的标识牌时，系统能够正确处理从右到左的文字排列方式。
研究团队在构建多语言数据集时特别注重文化多样性。这就像让AI参加了一场世界文化博览会，不仅学习了不同语言的词汇和语法，还了解了各种文化背景下的视觉表达习惯。无论是日本的传统书法、阿拉伯的复杂几何图案，还是欧洲的古典建筑图纸，AI都能给出准确的理解和分析。
在MTVQA多语言文本中心视觉问答测试中，Qwen2.5-VL获得了31.7分的优异成绩，展现出了强大的跨语言理解能力。这个成绩意味着AI能够准确回答关于多语言图片内容的复杂问题，就像一位博学的语言专家能够自如地在不同语言之间切换交流。
这种全球化的语言处理能力在实际应用中具有重要价值。国际贸易领域，AI可以帮助处理来自不同国家的合同文档、产品说明书和技术规范。旅游行业中，系统能够实时翻译和解释各种外语标识、菜单和导览信息。学术研究方面，研究人员可以利用AI快速分析来自世界各地的多语言学术文献和研究报告。
七、技术架构创新：高效智能的系统设计
Qwen2.5-VL的卓越性能离不开其创新的技术架构设计。整个系统就像一座精心设计的现代化工厂，每个组件都有其特定的功能，同时又能高效协作完成复杂的视觉理解任务。
系统的核心由三个主要组件构成：视觉编码器、视觉语言融合器和大语言模型。视觉编码器就像工厂的原料处理车间，负责将输入的图片和视频转换成AI能够理解的数字信息。研究团队对这个组件进行了重大改进，引入了窗口注意力机制，使其能够更高效地处理不同尺寸的视觉内容。
视觉语言融合器则像一个智能的翻译器，将视觉信息转换成语言模型能够处理的格式。这个组件采用了创新的压缩策略，将相邻的四个图像特征块进行组合和压缩，既保持了重要信息，又大大减少了计算负担。这就像一位高效的编辑，能够在保持文章核心内容的同时，将冗长的描述精炼成简洁明了的要点。
大语言模型部分则是整个系统的"大脑"，基于强大的Qwen2.5语言模型进行了多模态优化。研究团队特别改进了位置编码机制，引入了多模态旋转位置编码（MRoPE），使系统能够同时理解空间位置关系和时间序列信息。
为了适应不同的应用需求，研究团队开发了三个不同规模的模型版本。3B参数版本就像一部高性能的智能手机，虽然体积小巧但功能齐全，适合在移动设备上运行。7B参数版本相当于一台配置良好的个人电脑，能够处理大多数日常任务。72B参数版本则是企业级的高性能服务器，具备处理最复杂任务的强大能力。
在训练策略方面，研究团队采用了分阶段的渐进式训练方法。首先进行视觉预训练，让AI学会基本的图像理解能力，就像让孩子先学会认识物体。然后进行多模态预训练，将视觉理解和语言理解能力结合起来，就像让孩子学会用语言描述看到的东西。最后进行长上下文训练，提升系统处理复杂长文档和长视频的能力。
整个训练过程使用了4.1万亿个标记的海量数据，这相当于让AI阅读了数百万本书籍和观看了数十万小时的视频内容。为了确保训练效果，研究团队还开发了动态数据打包技术，根据不同样本的计算复杂度进行智能分配，确保训练过程的高效性和稳定性。
八、性能评估：全方位的能力验证
为了验证Qwen2.5-VL的实际性能，研究团队进行了全面而严格的测试评估。这些测试就像给AI进行的一次综合体检，从各个角度检验其能力水平和应用潜力。
在学术能力测试方面，系统在大学级别的多学科理解测试MMMU中获得70.2分，在更具挑战性的MMMU-Pro测试中得分51.1，这些成绩表明AI已经具备了相当于大学生的学科理解能力。在数学推理测试中，MathVista得分74.8分，MATH-Vision达到38.1分，MathVerse获得57.6分，展现出了强大的数学问题解决能力。
通用视觉问答能力的测试结果同样令人印象深刻。在MMBench英文测试中得分88.6，中文测试达到87.9，表明系统在不同语言环境下都能保持稳定的高水平表现。在MMStar测试中获得70.8分，在综合评估MME中达到2448分，这些成绩都位于同类系统的前列。
文档理解和OCR能力的测试验证了系统在实际应用中的价值。在DocVQA文档问答测试中获得96.4分，在InfoVQA信息图表理解中达到87.3分，在ChartQA图表分析中得分89.5分。这些高分说明AI已经能够像专业分析师一样处理各种复杂的文档和图表信息。
空间理解和定位能力的测试结果特别出色。在RefCOCO系列测试中，各项指标都达到了90%以上的准确率，在开放词汇物体检测ODinW测试中得分43.1。在计数任务CountBench中更是达到了93.6%的惊人准确率，远超其他竞争系统。
视频理解能力的评估涵盖了从短视频到长视频的各种场景。在Video-MME测试中得分79.1，在EgoSchema长视频理解中达到76.2分，在时间理解TempCompass测试中获得74.8分。特别值得注意的是，在视频时间定位Charades-STA测试中，系统的mIoU得分达到50.9，显著超过了GPT-4o的35.7分。
令人惊喜的是，Qwen2.5-VL在纯文本任务上也表现出色，这说明系统的多模态能力并没有损害其基本的语言处理能力。在MMLU-Pro测试中得分71.2，在数学推理MATH测试中达到83.0分，在代码生成HumanEval中获得87.8分，这些成绩都与专门的语言模型相当。
九、实际应用场景：从实验室到现实世界
Qwen2.5-VL的技术突破不仅仅停留在实验室的测试数据上，更重要的是其在现实世界中的广泛应用潜力。这些应用就像科幻小说中的情节正在变成现实，为我们的日常生活和工作带来了前所未有的便利。
在教育领域，这项技术正在改变传统的学习方式。学生可以上传复杂的数学题目图片，AI不仅能够识别题目中的文字和公式，还能提供详细的解题步骤和解释。对于历史、地理等需要分析图表和地图的学科，AI能够帮助学生深入理解各种视觉材料的含义和背景。更有价值的是，系统能够处理手写笔记和草图，为学生提供个性化的学习辅助。
医疗健康行业是另一个重要的应用领域。医护人员可以利用AI快速分析医疗影像，辅助诊断各种疾病。系统能够精确标注病灶位置，分析病变程度，为医生提供准确的参考信息。在医疗文档处理方面，AI能够快速整理和分析病历信息，提取关键的诊断要素，大大提高医疗工作的效率和准确性。
商业领域的应用同样广泛而深入。零售企业可以利用AI分析商品图片和视频，自动生成产品描述，优化库存管理。财务部门能够让AI处理各种发票、报表和合同文档，自动提取关键信息，减少人工录入的错误和工作量。市场营销团队可以分析广告素材的效果，优化营销策略和创意设计。
在内容创作和媒体行业，Qwen2.5-VL展现出了巨大的应用价值。新闻记者可以快速分析新闻图片和视频素材，提取关键信息，加快新闻报道的制作速度。视频创作者能够利用AI分析长时间的拍摄素材，快速找到精彩片段，提高后期制作效率。社交媒体管理者可以批量处理用户上传的图片和视频内容，进行内容审核和分类管理。
科研领域的应用潜力更是不可限量。研究人员可以利用AI分析实验数据图表，发现潜在的规律和趋势。在文献调研过程中，系统能够快速处理大量的学术论文和技术文档，提取关键信息，加速知识发现过程。实验室中，AI可以分析实验视频记录，精确记录实验现象发生的时间和条件。
公共服务领域同样受益匪浅。政府部门可以利用AI处理大量的公文档案，提高行政效率。在城市管理中，系统能够分析监控视频，协助交通管理和安全监督。文化机构可以利用AI整理和数字化历史文献，为文化传承和研究提供技术支持。
十、技术发展趋势：面向未来的思考
Qwen2.5-VL的发布不仅代表了当前视觉语言模型技术的最新水平，更重要的是为整个AI领域的未来发展指明了方向。这些技术趋势就像夜空中的北极星，指引着人工智能技术向更加智能、更加实用的方向发展。
多模态融合技术正在成为AI发展的主流趋势。传统的AI系统往往只能处理单一类型的信息，就像只会看不会听的专家。而Qwen2.5-VL这样的多模态系统则能够同时理解视觉、文字甚至时间信息，就像具备了人类般的综合感知能力。未来的AI系统将会进一步融合声音、触觉等更多感知模态，实现更加全面的环境理解。
原生分辨率处理技术的发展将彻底改变我们对AI视觉能力的认知。目前大多数AI系统仍然需要将输入图片压缩到固定尺寸，这就像让近视眼的人摘掉眼镜看世界。Qwen2.5-VL的原生分辨率处理能力预示着未来AI将能够以人眼般的清晰度观察世界，不再受到技术限制的束缚。
长时间序列理解能力的突破开启了AI应用的新纪元。传统AI就像患有严重健忘症的患者，无法记住长时间的信息序列。Qwen2.5-VL能够处理数小时的视频内容，这种能力的进一步发展将使AI能够理解更加复杂的时间关系和因果逻辑，为预测分析和智能决策提供强大支持。
智能代理技术正在从概念走向现实。目前的Qwen2.5-VL已经能够操作电脑和手机完成基本任务，未来这种能力将进一步扩展到更多的设备和场景。我们可以期待AI助手能够像人类一样灵活地使用各种工具，自主完成复杂的工作任务。
个性化和适应性将成为下一代AI系统的重要特征。虽然Qwen2.5-VL已经表现出了强大的通用能力，但未来的AI系统将更加注重个性化服务。它们能够学习用户的习惯和偏好，提供更加贴心和精准的服务，就像一位了解你多年的老朋友。
计算效率的持续优化将使高性能AI技术更加普及。目前的大型AI模型需要强大的计算资源支持，但随着算法优化和硬件发展，类似Qwen2.5-VL的强大功能将逐步在普通设备上实现，让每个人都能享受到先进AI技术带来的便利。
隐私保护和安全性将成为AI发展的重要考量因素。随着AI系统处理的信息越来越敏感和私密，如何在提供智能服务的同时保护用户隐私将成为技术发展的重要方向。未来的AI系统需要在功能强大和隐私安全之间找到完美的平衡点。
跨语言和跨文化的理解能力将进一步加强全球化进程。Qwen2.5-VL已经展现出了优秀的多语言处理能力，未来这种能力将扩展到更加细致的文化理解层面，帮助不同文化背景的人们更好地交流和协作。
说到底，Qwen2.5-VL的发布标志着人工智能技术进入了一个新的发展阶段。这不仅仅是技术参数的提升，更是AI系统从简单的工具向智能伙伴转变的重要里程碑。虽然我们还无法预测这项技术的最终发展方向，但可以确定的是，它正在为人类创造一个更加智能、更加便利的数字化未来。
这项由阿里巴巴Qwen团队开发的技术成果，不仅展现了中国在人工智能领域的技术实力，更为全球AI技术的发展做出了重要贡献。对于普通用户而言，这意味着我们很快就能享受到更加智能、更加贴心的AI助手服务。对于开发者和研究人员来说，这项开源技术为进一步的创新和应用提供了强大的基础平台。随着技术的不断完善和普及，我们有理由相信，一个真正智能化的数字生活时代即将到来。
Q&A
Q1：Qwen2.5-VL和GPT-4o、Claude这些知名AI模型相比有什么优势？
A：Qwen2.5-VL在文档理解和图表分析方面表现更出色，能够处理原生分辨率的图片而不压缩质量，还能分析长达数小时的视频并精确定位到秒级时间点。特别是在中文处理和多语言理解方面有明显优势，同时具备了精确的设备操作能力，能像真人一样操作手机和电脑界面。
Q2：普通用户可以如何使用Qwen2.5-VL？它适合什么应用场景？
A：用户可以通过https://chat.qwenlm.ai体验这项技术。它特别适合处理文档分析、长视频内容总结、多语言材料理解、复杂图表解读等任务。比如分析财务报表、总结会议录像、翻译外语文档、协助操作软件等日常工作场景都能获得很好的帮助。
Q3：Qwen2.5-VL有几个版本？它们之间有什么区别？
A：Qwen2.5-VL提供3B、7B和72B三个版本。3B版本适合在手机等移动设备上运行，功能齐全但资源占用少；7B版本适合个人电脑使用，能处理大多数日常任务；72B版本是企业级高性能版本，具备处理最复杂任务的强大能力，在各项测试中表现最佳。
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