В январе 2025 года команда Qwen от Alibaba Cloud представила Qwen 2.5 VL — флагманскую мультимодальную модель, способную обрабатывать текст, изображения и видео. Эта модель представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с предыдущими версиями, предлагая улучшенные возможности визуального восприятия и взаимодействия с окружающим миром.
Что делает Qwen 2.5 VL уникальной?
Qwen 2.5 VL выделяется не только количеством параметров, но и тем, как она обрабатывает визуальную информацию. В отличие от многих мультимодальных моделей, она умеет работать с изображениями разного разрешения, не требуя жесткой стандартизации входных данных. Это позволяет ей точнее интерпретировать визуальные сцены, особенно в сложных или нестандартных форматах.
Одно из ключевых преимуществ — точное определение объектов. Модель не просто «видит» картинку, а может локализовать нужные элементы с высокой точностью, используя bounding boxes или ключевые точки. Это делает ее надежным инструментом для распознавания интерфейсов, считывания структуры документов и работы с техническими изображениями.
Дополнительно Qwen 2.5 VL демонстрирует продвинутые навыки в документном анализе. Она справляется с таблицами, диаграммами, заполненными формами и отсканированными счетами, извлекая из них структурированные данные без необходимости ручного препарсинга. Это особенно полезно для автоматизации бэк-офисных и юридических процессов.
Модель также уверенно работает с длинными видеоматериалами — может отслеживать и описывать события в роликах продолжительностью до нескольких часов, определяя ключевые моменты с точностью до секунд. И это делает ее применимой в аналитике видеонаблюдения, образовании и видеомаркетинге.
Наконец, Qwen 2.5 VL можно использовать как интерактивного визуального агента. Модель умеет воспринимать происходящее на экране, распознавать элементы интерфейса и выполнять действия по визуальному сценарию. Это открывает перспективы для автоматизации рутины, тестирования UI или создания помощников, которые работают не по API, а через визуальный слой.
Где Qwen 2.5 VL уже показал себя хорошо
Ниже мы собрали реальные и практически значимые кейсы, в которых Qwen 2.5 VL уже доказала свою эффективность — от робототехники до промышленного мониторинга.
Попробовать модель можно через подписку is*smart — без установки и ожидания. Все уже развернуто и оптимизировано для тестов или полноценной интеграции.
Кейс 1: NORA — компактный визуально-языковой агент для робототехники
Команда исследователей разработала NORA — легкую визуально-языковую модель на базе Qwen2.5-VL-3B. Ее цель — сделать взаимодействие роботов с окружающей средой более точным и "осмысленным", даже при ограниченных вычислительных ресурсах. Модель способна распознавать визуальные сцены, интерпретировать команды и генерировать последовательности действий. При этом используется оптимизированный токенизатор FAST+ и база из почти миллиона демонстраций с реальными роботами.
NORA показывает, как мультимодальные LLM могут быть не просто лабораторной разработкой, а частью инженерных решений для реального мира. Ее можно встроить в мобильных роботов, системы логистики или производства — везде, где важна быстрая реакция на визуальные сигналы и интерпретация инструкций без сложной архитектуры.
Кейс 2: OmniAD — мультимодальный анализ и объяснение аномалий
Проект OmniAD предложил новый подход к анализу аномалий в промышленности, объединив визуальное и текстовое рассуждение в одной системе. В отличие от классических моделей, которые просто «обнаруживают» отклонения, OmniAD пытается объяснить, почему они произошли. В его основе — мультимодальный reasoner, использующий Qwen 2.5 VL для генерации масок и описаний на основе изображений. Это позволяет обойти необходимость в ручной настройке порогов и сделать систему более устойчивой и универсальной.
Для повышения точности в малоданных сценариях исследователи применили продвинутую стратегию обучения, объединив supervised fine-tuning и reinforcement learning с несколькими reward-функциями. OmniAD показывает впечатляющий результат на MMAD-бенчмарке (79.1), обгоняя даже GPT-4o и саму Qwen 2.5 VL-7B в исходной форме. Это подчеркивает, насколько важно для аномалий не просто «видеть», но и уметь делать выводы — а также то, как Qwen 2.5 VL может служить основой для таких систем.
Кейс 3: Как Qwen 2.5 VL справляется с робототехническими задачами
Авторы провели масштабное исследование, сравнив несколько подходов к построению ИИ-агентов: от мультимодальных моделей вроде Qwen 2.5 VL до классических VLM-пайплайнов. В сценариях, где нужно сопоставить визуальный ввод с инструкцией и сгенерировать корректную последовательность действий, модели на базе Qwen 2.5 VL показали высокую скорость генерации и стабильность.
Однако, как отмечают исследователи, мультимодальные агенты лучше работают в прикладных задачах, чем в обобщенных логических рассуждениях. Там, где требуется высокая абстракция, выигрывают тяжелые LLM. Но в реальных продуктах, где важны предсказуемость, скорость и экономия ресурсов — Qwen 2.5 VL оказывается очень конкурентоспособной.
Вам подойдет Qwen 2.5 VL, если…
- Вы работаете с мультимодальными данными и хотите объединить текст, изображения и видео в одном пайплайне.
- Важно точное понимание визуального контекста: локализация объектов, анализ документов, OCR или разбора видео.
- Нужна модель, которую можно адаптировать под отраслевые задачи — от медицины до робототехники.
- Вы разрабатываете агентов, которые взаимодействуют с интерфейсами, оборудованием или пользователями в режиме реального времени.
- Вам нужен продакшен-уровень без громоздкой инфраструктуры — и возможность точно контролировать среду запуска.
Но не всем задачам нужна мультимодальность.
DeepSeek R1 ориентирована на технические сценарии и работу с кодом. Если ваша цель — тексты для людей (UX-копирайт, справка, чат-ответы), возможно, вам подойдёт более «языковая» модель вроде Gemma 3.
А если вы работаете с текстом и изображениями одновременно — Qwen 2.5 VL остаётся одной из самых надёжных и готовых к продакшену моделей.
Как получить доступ к Qwen 2.5 VL
Все просто: модель доступна в рамках подписки is*smart. Подключаетесь и начинаете использовать ее для мультимодальных задач без сложной настройки, покупки мощностей или зависимости от внешних API.
