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阿里深夜开源Qwen2.5-VL新版本，视觉推理通杀，32B比72B更聪明
就在 DeepSeek V3「小版本更新」后的几个小时，阿里通义千问团队也开源了新模型。择日不如撞日，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 就这么来了。相比此前的 Qwen2.5-VL 系列模型，32B 模型有如下改进：对于所有用户来说，在 Qwen Chat 上直接选中 Qwen2.5-VL-32B，即可体验：https://chat.qwen.ai/32B 版本的出现，解决了「72B 对 VLM 来说太大」和「7B 不够强大」的问题。如这位网友所说，32B 可能是多模态 AI Agent 部署实践中的最佳选择：不过团队也介绍了，Qwen2.5-VL-32B 在强化学习框架下优化了主观体验和数学推理能力，但主要还是基于「快速思考」模式。下一步，通义千问团队将聚焦于长且有效的推理过程，以突破视觉模型在处理高度复杂、多步骤视觉推理任务中的边界。与近期的 Mistral-Small-3.1-24B、Gemma-3-27B-IT 等模型相比，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 展现出了明显的优势，甚至超越了更大规模的 72B 模型。如上图所示，在 MMMU、MMMU-Pro 和 MathVista 等多模态任务中，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 均表现突出。特别是在注重主观用户体验评估的 MM-MT-Bench 基准测试中，32B 模型相较于前代 Qwen2-VL-72B-Instruct 实现了显著进步。除了在视觉能力上优秀，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 在纯文本能力上也达到了同规模的最优表现。关于「回复更符合人类主观偏好」、「数学推理能力」、「图像细粒度理解与推理」这三个维度，我们通过几个官方 Demo 来体会一番。第一个问题，是关于「细粒度图像理解与推理」：我开着一辆卡车在这条路上行驶，现在是 12 点，我能在 13 点之前到达 110 公里外的地方吗？显然，从人类的角度去快速判断，在限速 100 的前提下，卡车无法在 1 小时内抵达 110 公里之外的地方。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 给出的答案也是「否」，但分析过程更加严谨，叙述方式也是娓娓道来，我们可以做个参考：第二个问题是「数学推理」：如图，直线 AB、CD 交于点 O，OD 平分∠AOE，∠BOC=50.0，则∠EOB=（）在下面这个图片内容识别任务中，模型的分析过程也非常细致严谨：关于 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 的更多信息，可参考官方博客。博客链接：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5-vl-32b/ 
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