全新 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 多模态模型发布，性能超72B！

近日，备受瞩目的 Qwen2.5-VL 系列模型再添新成员—— Qwen2.5-VL-32B-Instruct 正式开源发布。这款 320 亿参数规模的多模态视觉语言模型，在继承 Qwen2.5-VL 系列优势的基础上，通过强化学习等技术进一步优化，实现了性能的显著提升，尤其在复杂推理和用户体验方面表现突出。

据了解，今年一月底， Qwen 团队推出了 Qwen2.5-VL 系列模型，并迅速获得社区的广泛关注和积极反馈。为了响应社区的期待，并持续推动多模态模型技术的发展，团队在 Qwen2.5-VL 系列的基础上，历时数月精心打磨，最终推出了这款全新的 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型，并采用 Apache 2.0 协议进行开源，旨在惠及更广泛的开发者和研究者。

性能跃升，多项指标超越前代及同类模型

官方数据显示，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型相较于此前发布的 Qwen2.5-VL 系列，在多个关键性能指标上实现了显著提升。

首先，在用户主观偏好方面，新模型通过调整输出风格，使得回复内容更加详实，格式更为规范，更贴合人类的阅读习惯和偏好。这意味着用户在使用过程中，将获得更流畅、更自然的交互体验。

其次，在数学推理能力方面，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型在复杂数学问题求解的准确性上取得了显著进步。这表明该模型在逻辑推理和计算能力上得到了有效增强，能够更好地应对需要深入思考和精确计算的任务。

此外，在图像细粒度理解与推理方面，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型展现出更强的实力。无论是在图像解析的精度、内容识别的广度，还是视觉逻辑推导的深度上，新模型都表现出了更高的水准，能够更准确、更细致地分析图像信息。

为了更直观地展现 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型的性能优势，官方还将其与业内领先的同规模模型，包括 Mistral-Small-3.1-24B 和 Gemma-3-27B-IT 进行了对比测试。结果显示，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型在多项多模态任务中均表现出明显的优势，部分指标甚至超越了更大规模的 Qwen2-VL-72B-Instruct 模型。尤其是在 MMMU、MMMU-Pro 和 MathVista 等强调复杂多步骤推理的任务中，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型的突出表现令人印象深刻。而在注重用户主观体验的 MM-MT-Bench 基准测试中，该模型也相较于前代 Qwen2-VL-72B-Instruct 取得了显著的进步。

值得一提的是，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型不仅在视觉能力上表现出色，在纯文本能力方面也达到了同规模模型的最优水平。

技术亮点：动态分辨率、高效视觉编码器

Qwen2.5-VL 系列模型在技术架构上也进行了一系列创新升级。

在视频理解方面，模型采用了动态分辨率和帧率训练技术，通过引入动态 FPS 采样，使模型能够理解不同采样率的视频内容。同时，在时间维度上更新了 mRoPE (多相对位置编码)，并结合 IDs 和绝对时间对齐，使模型能够学习时间序列和速度信息，从而具备捕捉视频关键时刻的能力。

在视觉编码器方面，Qwen2.5-VL 系列模型采用了精简高效的 Vision Encoder。通过在 ViT (Vision Transformer) 中策略性地引入窗口注意力机制，并结合 SwiGLU 和 RMSNorm 等优化手段，使得 ViT 架构与 Qwen2.5 LLM 的结构更加一致，从而有效提升了模型训练和推理的速度。

开源普惠，助力多模态应用创新

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型的开源发布，无疑将为多模态视觉语言领域注入新的活力。开发者和研究人员可以基于该模型，进行更深入的研究和更广泛的应用开发，例如图像和视频内容理解、智能 Agent、跨模态内容生成等。

目前，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型已在 Hugging Face Transformers 和 ModelScope 等平台上线，并提供详细的代码示例和使用指南，方便用户快速上手体验。Qwen 团队也表示，将持续关注社区反馈，不断优化和完善 Qwen2.5-VL 系列模型，为推动多模态技术的发展贡献力量。

对于希望体验 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型的用户，可以通过以下方式快速开始：

环境配置

建议用户从源码构建 transformers 库，以确保兼容性：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate

快速上手代码示例 (使用 🤗 Transformers):

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info
# 加载模型
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
"Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
# 加载 processor
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct")
# 构建 messages
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg",
},
{"type": "text", "text": "Describe this image."},
],
}
]
# 预处理
text = processor.apply_chat_template(
messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(
text=[text],
images=image_inputs,
videos=video_inputs,
padding=True,
return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")
# 模型推理
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型的发布，无疑为多模态视觉语言模型领域带来了新的突破，其在性能、技术和开源方面的优势，有望加速多模态技术的普及和应用，值得业界持续关注。