今天小编分享的科技经验：阿里云通义千问 Qwen2-VL 第二代视觉语言模型开源，欢迎阅读。
IT 之家 9 月 2 日消息，阿里云通义千问今日宣布开源第二代视觉语言模型 Qwen2-VL，并推出 2B、7B 两个尺寸及其量化版本模型。同时，旗舰模型 Qwen2-VL-72B 的 API 已上线阿里云百炼平台，用户可直接调用。
据阿里云官方介绍，相比上代模型，Qwen2-VL 的基础性能全面提升：
读懂不同分辨率和不同长宽比的图片，在 DocVQA、RealWorldQA、MTVQA 等基准测试创下全球领先的表现；
理解 20 分钟以上长视频，支持基于视频的问答、对话和内容创作等应用；
具备强大的视觉智能体能力，可自主操作手机和机器人，借助复杂推理和决策的能力，Qwen2-VL 可以集成到手机、机器人等设备，根据视觉环境和文字指令进行自动操作；
理解影像视频中的多语言文本，包括中文、英文，大多数欧洲语言，日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。
Qwen2-VL 延续了 ViT 加 Qwen2 的串联结构，三个尺寸的模型都采用了 600M 规模大小的 ViT，支持影像和视频统一输入。
但为了让模型能够更清楚地感知视觉信息和理解视频，团队在架构上进行了一些更新：
一是实现了对原生动态分辨率的全面支持。不同于上代模型，Qwen2-VL 能够处理任意分辨率的影像输入，不同大小图片将被转换为动态数量的 tokens，最小只占 4 个 tokens。这一设计模拟了人类视觉感知的自然方式，确保了模型输入与影像原始信息之间的高度一致性，赋予模型处理任意尺寸影像的强大能力，使得其可以更灵活高效地进行影像处理。
二是使用了多模态旋转位置嵌入（M-ROPE）方法。传统的旋转位置嵌入只能捕捉一维序列的位置信息，M-ROPE 使得大规模语言模型能够同时捕捉和整合一维文本序列、二维视觉影像以及三维视频的位置信息，赋予了语言模型强大的多模态处理和推理能力，能让模型更好地理解和建模复杂的多模态数据。
此次 Qwen2-VL 开源的多款模型中的旗舰模型 Qwen2-VL-72B 的 API 已上线阿里云百炼平台，用户可通过阿里云百炼平台直接调用 API。
同时，通义千问团队以 Apache 2.0 協定开源了 Qwen2-VL-2B 和 Qwen2-VL-7B，开源代码已集成到 Hugging Face Transformers、vLLM 和其他第三方框架中。开发者可以通过 Hugging Face 和魔搭 ModelScope 下载使用模型，也可通过通义官网、通义 App 的主对话页面使用模型，IT 之家附地址如下：
阿里云百炼平台：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/qwen-vl-api
GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL
HuggingFace：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-vl-66cee7455501d7126940800d
魔搭 ModelScope：https://modelscope.cn/organization/qwen?tab=model
模型体验：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-VL
