在人工智能领域的竞争日益激烈之际，阿里云旗下的千问团队 2025 年 3 月 25 日凌晨发布了重磅消息 – Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型正式问世。
这一消息的发布恰逢 DeepSeek V3 新版本发布之后，昨晚 DeepSeek 也发布了 DeppSeek V3 新版本，不过低调的连个新闻稿都没有，今天已经被广大网友整的性能对比图满天飞了。
今天主要聊聊千问新模型。
千问新模型的突破性进展
千问团队此次推出的 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型在多个方面都实现了重要突破：
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模型规模优化：针对”72B太大，7B不够用”的市场痛点，推出了最优性价比的32B规模模型
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性能全面提升：通过强化学习进一步优化，在人类偏好和数学推理方面都取得显著进步
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基准测试成绩亮眼 – 视觉能力提升：
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在 MMMU（多模态理解）测试中得分超过70分 -
在 MathVista（数学视觉推理）中展现出强大的解题能力 -
在 DocVQA（文档视觉问答）测试中达到业界领先水平
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基准测试成绩亮眼 – 纯文本能力也同样优秀：
在线体验
访问 https://chat.qwen.ai/ 即可体验千问新模型。
模型选择 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 即可。
开源地址 https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct
示例一：细粒度图像理解和推理
这个示例子中，图中标志了不同车型的限速，问的是 “我正在这条路上开一辆大卡车，现在是 12 点。我能在 13 点之前到达 110 公里外的地方吗？” 虽然提示词中没有说当前车的限速，但是需要根据图中信息推断出当前车的限速进一步推断能否到达。
千问回答
“
因为数学公式千问的在线版本展示有 bug，我整理了下后续回答内容如下所示，大家可以看下推理过程，和上图是接着的。
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计算所需时间
根据公式：
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如果以最高限速 100 公里/小时 行驶：
即需要 1 小时 6 分钟。
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如果以最低限速 60 公里/小时 行驶：
即需要 1 小时 50 分钟。
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分析可行性
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由于可用时间为 1 小时，而即使以最高限速行驶也需要 1 小时 6 分钟，因此在不违反交通规则的情况下，你无法在 13 点之前到达目的地。
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其他可能的干扰因素
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路况：如果路上有拥堵、施工或其他障碍，实际行驶时间可能会更长。 -
停车检查：大卡车通常需要遵守交通法规，例如停车休息或接受检查，这也会影响行程时间。
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结论 在遵守交通规则的前提下，你无法在 13 点之前到达 110 公里外的地方。
千问的回答从始至终是在点子上的，推理过程非常完整，而且有理有据。
DeepSeek 回答
DeepSeek 的回答虽然也给出了推理过程，并且结果也是对的，但是过程是错的。也没办法，现在 DeepSeek 没有多模态的能力，它识别的图片也只是识别出了图片中的文字，并没有理解图片中的内容。
示例二：细粒度图像理解
这个示例完全展示了千问细粒度图像理解的能力，用户提问 “这是什么”，千问对一些细节的描述非常到位。
感兴趣的朋友可以体验下，还是很优秀的！
总结
在这个快速发展的 AI 时代，模型的演进速度远超预期。无论是千问还是 DeepSeek，都在用自己的方式推动着技术边界的扩展。对于开发者和企业用户来说，这意味着有了更多优质的选择，也预示着 AI 应用将迎来更广阔的发展空间。让我们期待这场良性竞争能为 AI 技术发展带来更多突破性进展。
（文：AI智见录）