《Qwen2.5-VL-32B重磅发布：阿里开源多模态巨匠，视觉语言与数学推理双突破》

Qwen2.5-VL-32B横空出世：阿里多模态大模型引领视觉、语言与数学推理新纪元

　　 就在DeepSeek-V3发布的同一天晚上，阿里通义千问Qwen再次带来惊喜——推出了Qwen2.5-VL-32B-Instruct。

　　 此前开源家族视觉语言模型 Qwen2.5-VL 包括 3B、7B 和 72B 三种尺寸。

　　 此次发布的32B版本在规模和性能之间实现了更好的平衡，支持在本地环境中运行。通过强化学习的优化，该版本在三个方面得到了明显提升。

　　 回答更符合人类偏好；

　　 拥有更强的数学推理能力；

　　 在图像解析、在内容识别与视觉逻辑推导的任务中，模型展现出更为精准的表现和对细节的深入分析能力。这种进步不仅提升了技术应用的广度，也为相关领域带来了新的可能性。例如，在新闻信息的处理上，这种能力能够帮助我们更快速地捕捉关键信息，同时减少误判的风险。我认为，随着这类技术的不断优化，未来在新闻真实性验证、图像证据分析等方面都将发挥重要作用，为公众提供更加可靠的信息服务。

　　 近期开源的Mistral-Small-3.1-24B与Gemma-3-27B-IT等模型在各自领域表现出色，但令人眼前一亮的是，Qwen2.5-VL-32B在纯文本处理能力上同样达到了同规模模型中的顶尖水平。特别是在多个权威基准测试中，Qwen2.5-VL-32B的表现不仅超越了同级别模型，甚至在某些任务上超过了更大规模的72B参数模型。这一成就无疑证明了其强大的技术实力和创新潜力。 在我看来，Qwen2.5-VL-32B的成功不仅是技术上的突破，更是对行业发展方向的一种启示。它表明，在追求大模型参数量的同时，优化算法和提升效率同样重要。这种平衡的发展策略能够让更多用户以更低的成本享受到高质量的服务。未来，期待看到Qwen系列能够在更多应用场景中发挥更大的作用，为推动人工智能技术的进步贡献力量。

　　 举个栗子，例如，通过分析一张交通指示牌的照片，Qwen2.5-VL-32B能够进行详细的图像理解和逻辑推理：

　　 我正驾驶着一辆大卡车行驶在这条路上，现在已经12点了。我能否在13点之前抵达110公里外的目的地呢？

　　 Qwen2.5-VL-32B先对时间、距离、卡车限速展开分析，随后按步骤条理分明地推导出准确的答案：

　　 模型已经开源，尽管自己前往实测～

　　 官方最新发布的技术博客不仅带来了更详细的技术解析，还展示了更多令人眼前一亮的示例。这些新增的展示内容无疑为开发者们提供了更加直观的学习参考，同时也进一步凸显了这一技术在实际应用中的潜力与价值。我个人认为，这种及时更新和丰富内容的做法非常值得肯定，它不仅能够帮助用户更好地理解技术细节，还能激发更多创新灵感，推动相关领域的快速发展。希望未来能有更多类似的分享，让技术和知识的传播更加高效和广泛。

　　 数学推理能力上，几何体分析也不在话下：

　　 同样是先有问题分析环节，然后再分四个小步骤推理正确答案：

　　 下面这种复杂难题也能解：

　　 能够依次类推，归纳出构造规律：

　　 像下面这种图片理解就更不在话下了：

　　 多轮深度提问也可以：

　　 现在，阿里已将 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 放在了 Hugging Face 上。

　　 在 Qwen Chat 上就能直接体验 Qwen2.5-VL-32B，感兴趣的童鞋可以试试。

　　 动作快的网友已经开始在 MLX Community 运行了：

　　 在HackerNews上，网友们针对DeepSeek和Qwen的最新动作展开了新一轮的热烈讨论。大家纷纷发表了自己的看法。

　　 开源赢了，奥尔特曼错了。

　　 值得关注的是，在春节期间，DeepSeek与阿里通义千问Qwen接连多次选择在相近的时间节点发布新模型，这次依然如此，再度同期亮相。

　　 杭州，原来真的是商量着一起发？？？

　　 参考链接：

　　 [1]https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5-vl-32b/

　　 [2]https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1904227859616641534

　　 [3]https://news.ycombinator.com/item?id=43464068

　　 本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：西风，原标题《支持32B本地部署！阿里开源全新多模态模型：聚焦视觉与语言，数学推理能力突出》