Qwen 2.5-VL

### Qwen 2.5 VL 技术概述 Qwen2.5-VL 显示出强大的设备操作能力，这种能力源于其内在的感知、解析和推理机制[^1]。该模型不仅能够在手机、网络平台以及电脑上高效执行各种任务，而且能够作为视觉Agent进行工作，具备动态使用工具的能力，并能初步操作计算机和智能手机[^2]。 #### 设备交互与任务执行 对于不同类型的终端设备，Qwen2.5-VL 可以实现自动化流程控制，包括但不限于启动应用程序、浏览网页、发送消息等功能。这些功能使得创建更加智能化的服务成为可能，特别是在智能家居控制系统中应用广泛。 #### 视觉处理能力 在视频分析方面，Qwen2.5-VL 表现出卓越的时间序列理解和空间位置识别性能。具体来说，它可以理解长度超过一小时的连续影像资料，并从中精确提取所需的信息片段；同时，在图像分类、目标检测等领域也有出色表现。 #### 数据结构化输出 针对特定场景下的非结构化输入（如发票扫描件），Qwen2.5-VL 提供了一套完整的解决方案来完成从原始文件到标准化电子表格的数据转换过程。这一特性极大地提高了工作效率，减少了人工干预的需求。 ```python # 示例代码展示如何调用API获取结构化的发票信息 import requests def get_structured_invoice_data(image_path): url = "https://api.example.com/parse-invoice" files = {'file': open(image_path, 'rb')} response = requests.post(url, files=files) return response.json() ```

<think>好的，我现在需要处理用户关于Qwen2.5-VL模型的使用说明、特性和示例的查询。首先，用户提供了两个引用来源，我需要仔细分析这些内容以提取关键信息。 首先，引用[1]提到Qwen2.5-VL-72B-Instruct在多个基准测试中表现优异，特别是在文档理解、图表分析和视觉代理方面。引用[2]则详细说明了模型的不同尺寸（3B、7B、72B），以及如何用OpenVINO进行本地加速。用户需要的是使用说明、特性和示例，我需要将这些信息结构化。 接下来，我需要确保回答符合系统级指令，比如数学公式的正确格式和引用标识的位置。不过，当前问题不涉及数学公式，但可能需要代码示例或模型参数设置。用户希望结构清晰，分步骤说明，同时保持真实可靠。 然后，考虑用户可能的深层需求：他们可能想了解如何部署模型，模型的具体优势，以及实际应用案例。需要涵盖模型特性如多模态能力、空间时间感知、工具使用等，使用说明包括环境配置、推理方法、工具调用，以及示例部分的应用场景。 另外，用户提供的引用中提到OpenVINO的使用，这部分需要详细说明步骤，可能涉及安装命令和代码片段。特性部分要突出模型的不同尺寸及其性能比较，比如3B模型在端侧的优势。示例部分需要具体场景，如文档理解、视觉代理任务，并附上代码示例。 需要检查是否存在遗漏的信息，比如模型的开源平台（Hugging Face和ModelScope），以及不同版本间的改进，如Qwen2.5-VL相比之前版本的提升。同时，要确保每个引用在适当的地方标注，例如在性能优势或部署方法部分添加[^1]和[^2]。 最后，组织内容，确保结构清晰：先概述模型，再分特性、使用说明、示例，最后相关问题。保持语言简洁，技术细节准确，并自然融入引用标注。</think># Qwen2.5-VL 模型使用说明与特性解析 ## 一、模型特性 1. **多模态能力增强** - 支持图像实际尺寸表示的检测框/坐标，提升空间维度感知能力 - 动态图像尺寸转换技术，可将不同分辨率图像转换为自适应长度token - 新增时间维度理解能力，支持视频内容分析 2. **视觉代理功能** - 无需特定任务微调即可执行视觉代理任务 - 具备操作电脑/手机等设备的能力（如屏幕点击、滑动等） - 支持动态工具调用，实现复杂任务的自动化处理 3. **性能优势** - Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在多项任务超越GPT-4o-mini - Qwen2.5-VL-3B 超越前代Qwen2-VL-7B，具备端侧部署潜力 - 72B版本在高校级问题、数学推理等复杂场景表现突出 ## 二、使用说明 ### 环境配置 ```bash # 通过Hugging Face或ModelScope获取模型 git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct # 安装OpenVINO加速工具 pip install openvino openvino-dev ``` ### 基础推理 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct") # 多模态输入处理 inputs = tokenizer([("请描述这张图片", "image.jpg")], return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` ### 工具调用示例 ```python # 视觉代理操作演示 agent_prompt = """请打开浏览器访问arxiv.org，搜索最新CVPR论文""" response = model.generate(agent_prompt) # 输出将包含可执行的浏览器操作指令序列[^2] ``` ## 三、应用示例 1. **文档理解** - 输入科研论文扫描件，自动生成摘要 - 解析财务报表中的图表数据 2. **工业检测** ```python # 产线缺陷检测 detection_prompt = "分析这张X光片中的焊接缺陷" defects = model.generate(detection_prompt, image=product_image) ``` 3. **教育辅助** - 手写数学公式识别与解题步骤生成 - 物理实验视频的动作规范性分析