Space Model

🚀 Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct是一款強大的視覺語言模型，它在數學和問題解決能力上表現出色，能處理多種視覺輸入，為用戶提供精準的回答，適用於圖像識別、視頻分析、知識問答等多個領域。

🚀 快速開始

安裝依賴

Qwen2.5-VL的代碼已集成在最新的Hugging face transformers中，建議使用以下命令從源代碼進行構建：

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

否則可能會遇到以下錯誤：

KeyError: 'qwen2_5_vl'

同時，我們提供了一個工具包，幫助你更方便地處理各種類型的視覺輸入，你可以使用以下命令進行安裝：

# 強烈建議使用 `[decord]` 特性以加快視頻加載速度
pip install qwen-vl-utils[decord]==0.0.8

如果你不使用Linux系統，可能無法從PyPI安裝decord，這種情況下可以使用pip install qwen-vl-utils，它將回退到使用torchvision進行視頻處理。不過，你仍然可以從源代碼安裝decord，以便在加載視頻時使用decord。

使用示例

使用🤗 Transformers進行對話

以下是一個使用transformers和qwen_vl_utils調用聊天模型的代碼示例：

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info

# 默認：將模型加載到可用設備上
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

# 建議啟用flash_attention_2以獲得更好的加速和內存節省效果，特別是在多圖像和視頻場景中
# model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
#     "Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct",
#     torch_dtype=torch.bfloat16,
#     attn_implementation="flash_attention_2",
#     device_map="auto",
# )

# 默認處理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct")

# 模型中每張圖像的視覺令牌數量默認範圍是4 - 16384
# 你可以根據需要設置min_pixels和max_pixels，例如令牌範圍為256 - 1280，以平衡性能和成本
# min_pixels = 256*28*28
# max_pixels = 1280*28*28
# processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct", min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels)

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."},
        ],
    }
]

# 推理準備
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")

# 推理：生成輸出
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)

# 包含多個圖像和文本查詢的消息
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "file:///path/to/image1.jpg"},
            {"type": "image", "image": "file:///path/to/image2.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Identify the similarities between these images."},
        ],
    }
]

# 推理準備
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")

# 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)

# 包含圖像列表作為視頻和文本查詢的消息
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video",
                "video": [
                    "file:///path/to/frame1.jpg",
                    "file:///path/to/frame2.jpg",
                    "file:///path/to/frame3.jpg",
                    "file:///path/to/frame4.jpg",
                ],
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this video."},
        ],
    }
]

# 包含本地視頻路徑和文本查詢的消息
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video",
                "video": "file:///path/to/video1.mp4",
                "max_pixels": 360 * 420,
                "fps": 1.0,
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this video."},
        ],
    }
]

# 包含視頻URL和文本查詢的消息
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video",
                "video": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-VL/space_woaudio.mp4",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this video."},
        ],
    }
]

# 在Qwen 2.5 VL中，幀率信息也會輸入到模型中以與絕對時間對齊
# 推理準備
text = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
image_inputs, video_inputs, video_kwargs = process_vision_info(messages, return_video_kwargs=True)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    fps=fps,
    padding=True,
    return_tensors="pt",
    **video_kwargs,
)
inputs = inputs.to("cuda")

# 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)

# 批量推理的示例消息
messages1 = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "file:///path/to/image1.jpg"},
            {"type": "image", "image": "file:///path/to/image2.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What are the common elements in these pictures?"},
        ],
    }
]
messages2 = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
# 合併消息進行批量處理
messages = [messages1, messages2]

# 批量推理準備
texts = [
    processor.apply_chat_template(msg, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
    for msg in messages
]
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(
    text=texts,
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")

# 批量推理
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_texts = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_texts)

🤖 ModelScope

強烈建議用戶（特別是中國大陸的用戶）使用ModelScope。snapshot_download可以幫助你解決下載檢查點的問題。

更多使用提示

輸入支持

對於輸入圖像，支持本地文件、base64編碼和URL；對於視頻，目前僅支持本地文件。

# 你可以直接在文本中需要的位置插入本地文件路徑、URL或base64編碼的圖像
## 本地文件路徑
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "file:///path/to/your/image.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]
## 圖像URL
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "http://path/to/your/image.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]
## Base64編碼的圖像
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "data:image;base64,/9j/..."},
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]

圖像分辨率以提升性能

模型支持廣泛的分辨率輸入。默認情況下，它使用原生分辨率進行輸入，但更高的分辨率可以提升性能，代價是更多的計算量。用戶可以設置最小和最大像素數，以實現滿足自身需求的最佳配置，例如令牌數量範圍為256 - 1280，以平衡速度和內存使用。

min_pixels = 256 * 28 * 28
max_pixels = 1280 * 28 * 28
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct", min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels
)

此外，我們提供了兩種方法來對輸入到模型的圖像大小進行細粒度控制：

1. 定義min_pixels和max_pixels：圖像將被調整大小，以在min_pixels和max_pixels範圍內保持其寬高比。
2. 指定確切尺寸：直接設置resized_height和resized_width。這些值將被四捨五入到最接近的28的倍數。

# min_pixels和max_pixels
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "file:///path/to/your/image.jpg",
                "resized_height": 280,
                "resized_width": 420,
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]
# resized_height和resized_width
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "file:///path/to/your/image.jpg",
                "min_pixels": 50176,
                "max_pixels": 50176,
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]

處理長文本

當前的config.json設置為支持最多32,768個令牌的上下文長度。 為了處理超過32,768個令牌的大量輸入，我們採用了YaRN技術，這是一種增強模型長度外推能力的技術，可確保在長文本上的最佳性能。

對於支持的框架，你可以在config.json中添加以下內容以啟用YaRN：

{ ..., "type": "yarn", "mrope_section": [ 16, 24, 24 ], "factor": 4, "original_max_position_embeddings": 32768 }

然而，需要注意的是，這種方法對時間和空間定位任務的性能有顯著影響，因此不建議使用。

同時，對於長視頻輸入，由於MRoPE本身在ids使用上更節省，因此可以直接將max_position_embeddings修改為更大的值，例如64k。

✨ 主要特性

最新更新

除了原有的能力，我們通過強化學習進一步提升了Qwen2.5-VL-32B的數學和問題解決能力。這也顯著改善了模型的主觀用戶體驗，響應風格調整為更符合人類偏好。特別是對於數學、邏輯推理和基於知識的問答等客觀查詢，響應的詳細程度和格式清晰度都有明顯提升。

核心增強功能

• 視覺理解：Qwen2.5-VL不僅擅長識別常見物體，如花鳥魚蟲，還能高度有效地分析圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和佈局。
• 代理能力：Qwen2.5-VL可直接作為視覺代理，能夠進行推理並動態指揮工具，具備計算機和手機使用能力。
• 長視頻理解和事件捕捉：Qwen2.5-VL可以理解超過1小時的視頻，並且這次具備了通過精確確定相關視頻片段來捕捉事件的新能力。
• 多格式視覺定位：Qwen2.5-VL可以通過生成邊界框或點來準確地定位圖像中的物體，並能為座標和屬性提供穩定的JSON輸出。
• 結構化輸出生成：對於發票、表單、表格等數據的掃描件，Qwen2.5-VL支持生成其內容的結構化輸出，有利於金融、商業等領域的應用。

模型架構更新

用於視頻理解的動態分辨率和幀率訓練

我們通過採用動態FPS採樣將動態分辨率擴展到時間維度，使模型能夠理解各種採樣率的視頻。相應地，我們在時間維度上使用ID和絕對時間對齊更新了mRoPE，使模型能夠學習時間序列和速度，並最終獲得精確確定特定時刻的能力。

精簡高效的視覺編碼器

我們通過策略性地將窗口注意力機制引入ViT，同時提升了訓練和推理速度。ViT架構還通過SwiGLU和RMSNorm進一步優化，使其與Qwen2.5 LLM的結構保持一致。

我們有參數為30億、70億和720億的三種模型。本倉庫包含經過指令微調的32B Qwen2.5-VL模型。更多信息，請訪問我們的博客和GitHub。

📚 詳細文檔

評估

視覺評估

文本評估

🔧 技術細節

模型相關信息

長文本處理技術

當前的config.json設置為支持最多32,768個令牌的上下文長度。為了處理超過32,768個令牌的大量輸入，我們採用了YaRN技術，這是一種增強模型長度外推能力的技術，可確保在長文本上的最佳性能。不過，這種方法對時間和空間定位任務的性能有顯著影響，因此不建議使用。同時，對於長視頻輸入，由於MRoPE本身在ids使用上更節省，因此可以直接將max_position_embeddings修改為更大的值，例如64k。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

📖 引用

如果您覺得我們的工作有幫助，請引用以下內容：

@article{Qwen2.5-VL,
  title={Qwen2.5-VL Technical Report},
  author={Bai, Shuai and Chen, Keqin and Liu, Xuejing and Wang, Jialin and Ge, Wenbin and Song, Sibo and Dang, Kai and Wang, Peng and Wang, Shijie and Tang, Jun and Zhong, Humen and Zhu, Yuanzhi and Yang, Mingkun and Li, Zhaohai and Wan, Jianqiang and Wang, Pengfei and Ding, Wei and Fu, Zheren and Xu, Yiheng and Ye, Jiabo and Zhang, Xi and Xie, Tianbao and Cheng, Zesen and Zhang, Hang and Yang, Zhibo and Xu, Haiyang and Lin, Junyang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2502.13923},
  year={2025}
}