阿里开源 Qwen2.5-VL-32B：小模型，大能量

 

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• • 小而强：阿里巴巴发布 Qwen2.5-VL-32B-Instruct，32B 参数性能超越自家 72B 模型，多项基准测试胜过同规模对手。
• • 多面手：数学推理、精细图像理解表现出色，回答更符合人类偏好。
• • 易部署：可在单 GPU 或高配 Mac 上运行，大幅降低使用门槛。
• • 新标杆：性能比肩 GPT-4（2023 年 3 月版），证明小模型也能有大作为。

今天，阿里巴巴用一款开源模型，证明了小模型也能有大能量！它就是 Qwen2.5-VL-32B-Instruct ——一款参数规模仅为 32B 的多模态模型，却在多项关键指标上超越了自家 72B 的“老大哥”，甚至能与 GPT-4（2023 年 3 月版） 一较高下！

开源视觉模型新标杆

2025年3月24日，阿里巴巴 Qwen 团队正式发布 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。这款模型并非凭空而来，它是在广受好评的 Qwen2.5-VL 系列基础上，经过持续优化和强化学习打造而成。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 实现了三大核心突破：

• • 更懂你：通过强化学习，模型的回答风格更贴近人类偏好，输出结果更加详细、格式更优。
• • 更聪明：在数学推理、精细图像理解和推理方面表现出色，能够处理更复杂的任务。
• • 更轻便：32B 参数规模，可在单 GPU 或配置较高的 Mac 笔记本上运行，大大降低了使用门槛。

小身材，大能量

长期以来，人们普遍认为，模型参数规模越大，性能就越强。然而，Qwen2.5-VL-32B 却打破了这一“定律”。

在多项权威基准测试中，Qwen2.5-VL-32B 不仅超越了同规模的竞争对手，如 Mistral-Small-3.1-24B 和 Gemma-3-27B-IT，甚至还优于自家参数规模更大的 Qwen2-VL-72B-Instruct！

尤其值得一提的是，在 MMMU、MMMU-Pro、MathVista 等侧重复杂、多步推理的多模态任务，以及 MM-MT-Bench 这一强调主观体验评估的测试中，Qwen2.5-VL-32B 均取得了显著优势。

数据说话

在纯文本能力方面，Qwen2.5-VL-32B-Instruct在同等规模的模型中，纯文本能力达到顶级水平。

不止能看图，文字理解也一流

尽管 Qwen2.5-VL-32B 是一款多模态模型，但它在纯文本处理方面的能力同样不容小觑。在同等规模的模型中，Qwen2.5-VL-32B 的纯文本能力达到了顶级水平。

这意味着，无论是处理图像、文本，还是两者的结合，Qwen2.5-VL-32B 都能游刃有余，为用户提供全方位的智能支持。

案例展示

我们通过几个具体案例，来看看 Qwen2.5-VL-32B 的真本事。

限速难题

用户提问：我现在开着一辆大卡车在这条路上，现在是 12 点。我能在 13 点前到达 110 公里外的地方吗？

Qwen2.5-VL-32B 回答：

为了确定您是否能在 13:00 之前到达 110 公里外的地方，我们需要分析提供的信息：

• • 当前时间：12:00。
• • 到目的地的距离：110 公里。
• • 卡车限速：限速标志表明卡车的最高速度为 100 公里/小时。

逐步分析：

1. 1. 计算所需的行程时间行程时间计算公式：时间 = 距离 / 速度给定：

   代入数值：

   时间 = 110 公里 / 100 公里/小时 = 1.1 小时

• • 距离 = 110 公里
• • 最高速度 = 100 公里/小时
2. 2. 将时间转换为小时和分钟
1. 1. 1 小时相当于：1 小时 + 0.1 × 60 分钟 = 1 小时 + 6 分钟 = 1 小时 6 分钟
3. 3. 确定到达时间如果您从 12:00 出发，行驶 110 公里需要 1 小时 6 分钟，您的到达时间将是：12:00 + 1 小时 6 分钟 = 13:06
4. 4. 与目标时间比较您想在 13:00 之前到达。然而，根据计算，您将在 13:06 到达，这比 13:00 晚。

结论：

考虑到卡车限速 100 公里/小时，您不可能在 13:00 之前到达 110 公里外的地方。

因此，最终答案是：不能。

案例分析：

在这个案例中，Qwen2.5-VL-32B 展现出了强大的综合能力：

• • 精细图像理解：准确识别出图像中的限速标志、卡车类型等关键信息。
• • 复杂推理：结合当前时间、距离和限速信息，进行多步推理，得出最终结论。
• • 数学计算：精确计算出所需时间，并将其转换为小时和分钟，确保结果的准确性。
• • 清晰表达: 回答逻辑清晰，步骤明确，让人一目了然。

开源社区反响

Qwen2.5-VL-32B 的发布，在开源社区引发了热烈讨论。

• • 中国开源模型崛起：Qwen2.5-VL-32B 与 DeepSeek-v3-0324 等模型的发布，被视为中国开源模型崛起的标志性事件。
• • 模型开源的商业模式：资金来源、数据使用、未来发展等问题，引发社区讨论。

jsheard: “一旦烧投资人的钱不再是一种可行的商业模式，我仍然不明白新的开源模型的资金将从哪里来。“

Imustaskforhelp:“我认为这是市场领导地位，这只是免费的口碑广告，然后可以带来咨询业务。”

• • 实际应用：社区成员积极探索 Qwen2.5-VL-32B 在不同场景下的应用潜力。

ggregoire: “自从我们尝试了 Qwen 之后，就再也没有回头看过 Llama 或任何其他视觉模型。”

• • 硬件需求：如何在不同硬件上运行 Qwen2.5-VL-32B，成为社区关注的重点。

simonw: “32B 是我目前最喜欢的模型大小之一……但又小到可以在单个 GPU 或配置合理的 Mac 笔记本电脑（32GB 或更多）上运行。”

开放合作，共创未来

Qwen 团队开放模型，拥抱社区，与全球开发者共同推动 AI 技术的进步。

未来，Qwen2.5-VL-32B和后续模型将能够处理更复杂的场景，实现更深层次的推理能力。

该模型采用了 Apache 2.0 许可，这意味着任何人都可以免费使用、修改和分发该模型。

总结与思考

Qwen2.5-VL-32B 的发布，不仅是一款优秀模型的诞生，更是一次对传统 AI 发展模式的挑战。

它向我们展示了：

• • 开源潜力：开源模型可以与闭源模型竞争，甚至超越。
• • 小模型，大作为：通过优化，小模型也能拥有大智慧。
• • 开放合作：开源社区的协作是推动 AI 发展的重要力量。

未来，开源模型将如何改变 AI 行业？普通用户如何从中受益？这些问题，仍然需要我们共同思考和探索。

推荐阅读

• • Qwen2.5-VL-32B 技术报告：https://arxiv.org/abs/2502.13923
• • Qwen GitHub 仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen
• • Qwen 官方博客：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/

（文：子非AI）