Qwen: Qwen2.5 VL 32B Instruct qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct

Модель Qwen: Qwen2.5 VL 32B Instruct от Qwen (Alibaba) (семейство qwen) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Alibaba. Лучшие в open-source для китайского и кода.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

128K

контекст, токенов

20 ₽

за 1 млн входных токенов

60 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-06

база знаний до

Что такое Qwen: Qwen2.5 VL 32B Instruct

Оптимальна для задач, где нужно совместно анализировать текст и изображения с акцентом на точное извлечение структурированных данных и математические рассуждения.

Qwen2.5-VL-32B Instruct — мультимодальная визуально-языковая модель от Alibaba (Qwen), обученная с применением обучения с подкреплением для усиления математических рассуждений, структурированных выводов и визуального решения задач. Модель принимает на вход текст и изображения, возвращая текстовые ответы, что делает её практичным инструментом для задач, где требуется совместный анализ визуального и текстового контента.

Среди ключевых сильных сторон — распознавание объектов, извлечение текста с изображений (OCR), анализ графиков, таблиц и документов, а также решение задач с визуальным математическим содержимым. Контекстное окно в 128 000 токенов позволяет обрабатывать длинные документы и многоходовые диалоги с изображениями без потери контекста. Размер модели в 32 миллиарда параметров обеспечивает баланс между качеством ответов и вычислительными требованиями — это заметно более доступная альтернатива крупнейшим мультимодальным моделям при сохранении высокого уровня понимания визуального контента.

Модель входит в семейство Qwen2.5-VL и является open-source решением, что открывает возможности для локального развёртывания и тонкой настройки под конкретные задачи.

Когда брать эту модель

✓ Анализ документов с таблицами, графиками и схемами
✓ OCR и структурированное извлечение данных из изображений
✓ Решение задач с визуальным математическим содержимым
✓ Автоматизация проверки визуального контента (UI-скриншоты, диаграммы)
✓ Мультимодальные чат-боты и ассистенты с поддержкой загрузки изображений

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Прикрепи скриншот финансового отчёта и попроси: «Извлеки все числовые показатели из таблицы, рассчитай процентное изменение год к году и выведи результат в формате JSON».

Использование Qwen: Qwen2.5 VL 32B Instruct через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen2.5-vl-32b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);