Qwen2.5-VL-32B：阿里开源多模态核弹！32B模型吊打自家72B，数学推理封神

2025-03-26 230

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简介： 阿里巴巴最新开源的Qwen2.5-VL-32B多模态模型，在数学推理、视觉问答等任务中超越前代72B版本，支持图像细粒度理解和复杂逻辑分析，已在HuggingFace开源。

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🤯 「GPT-4o最强对手！阿里把多模态模型逼成『文理双状元』」

大家好，我是蚝油菜花。你是否也经历过这些AI智障时刻——

今天要炸场的 Qwen2.5-VL-32B 正在重定义全能AI！这个阿里开源的王炸：

已有教育机构用它秒批几何作业，跨境电商团队靠它自动生成多语言商品详情——你的多模态AI，是时候进化成「六边形战士」了！

🚀 快速阅读

Qwen2.5-VL-32B是阿里巴巴开源的最新多模态大模型。

Qwen2.5-VL-32B 是什么

Qwen2.5-VL-32B是阿里巴巴开源的多模态模型，参数规模为32B。模型在Qwen2.5-VL系列的基础上，基于强化学习优化，具备更符合人类偏好的回答风格、显著提升的数学推理能力，更强的图像细粒度理解和推理能力。

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在多模态任务（如MMMU、MMMU-Pro、MathVista）和纯文本任务中，Qwen2.5-VL-32B表现优异，超越更大规模的Qwen2-VL-72B模型。

多模态预训练：用大规模的图像和文本数据进行预训练，让模型学习到丰富的视觉和语言特征。基于共享的编码器和解码器结构，将图像和文本信息融合在一起，实现跨模态的理解和生成。
Transformer 架构：基于 Transformer 架构，用编码器处理输入的图像和文本，解码器生成输出。基于自注意力机制，模型能关注到输入中的重要部分，提高理解和生成的准确性。
强化学习优化：基于人类标注的数据和反馈，对模型进行强化学习，输出更符合人类偏好。在训练过程中，同时优化多个目标，如回答的准确性、逻辑性和流畅性。
视觉语言对齐：对比学习和对齐机制，确保图像和文本特征在语义空间中对齐，提高多模态任务的性能。