结论

本文为论文《Qwen2.5-VL：面向细粒度感知与智能体的视觉语言模型》「中文全文翻译」板块的对应章节，与「论文原文」板块同一章节一一对应，层级保持一致。

我们推出了 Qwen2.5-VL，这是一个最先进的视觉-语言模型系列，在多模态理解和交互方面取得了重大进展。凭借在视觉识别、目标定位、文档解析和长视频理解方面增强的能力，Qwen2.5-VL 在静态和动态任务中均表现出色。其原生动态分辨率处理和绝对时间编码使其能够稳健地处理多样化输入，而窗口注意力机制在不牺牲分辨率保真度的情况下降低了计算开销。Qwen2.5-VL 能够满足从边缘 AI 到高性能计算的广泛应用需求。旗舰模型 Qwen2.5-VL-72B 在性能上可与 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等领先模型匹敌甚至超越，尤其在文档和图表理解方面表现突出，同时在纯文本任务上也保持了强劲性能。较小的 Qwen2.5-VL-7B 和 Qwen2.5-VL-3B 变体优于同规模的竞品，兼具效率和通用性。Qwen2.5-VL 为视觉-语言模型树立了新标杆，展现出跨领域的卓越泛化能力和任务执行能力。其创新为构建更智能、更具交互性的系统铺平了道路，架起了感知与现实世界应用之间的桥梁。