Qwen 2.5 VL 72B

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Qwen 2.5 VL 72B liest nicht nur einzelne Bildinhalte. Das Modell analysiert Dokumente, Diagramme, Tabellen, Benutzeroberflächen und Videos, erkennt Text in verschiedenen Ausrichtungen und kann relevante Stellen visuell lokalisieren. Bounding Boxes und Punkte lassen sich als strukturierte JSON-Daten ausgeben.
Das 72B-Modell nimmt Text, Bilder und Videos an und gibt Text zurück. Qwen beschreibt außerdem ein Verständnis langer Videos und die Fähigkeit, relevante Ereignisse zeitlich einzugrenzen. Gegenüber diesem Checkpoint ordnet der technische Bericht Qwen 3 VL 32B als mittelgroßes Modell ein. Qwen berichtet dort einen Vorsprung bei visuellen Reasoning-Aufgaben.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 72 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 128.000 TokenQuelle |
| Modell-Repository | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-InstructQuelle |
| Lizenz | qwen (The model card declares a non-SPDX custom/other license; inspect the linked LICENSE before publishing a generic license badge.)Quelle |
| Architektur | ViT vision encoder + MLP vision-language merger + Qwen language modelQuelle |
| Eingabe | Text, Bild, VideoQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | instructQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Natives Kontextfenster | 32.768 TokenQuelle |
| Maximales Kontextfenster | 32.768 TokenQuelle |
| Sprachen | multilingual; exact count not stated in cardQuelle |
| Trainings-Token | 4.1 trillionQuelle |
| Repository erstellt | 2025-01-27 (Repository creation date is a precise publication proxy, but may differ from the public announcement date or an individual checkpoint's first availability.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
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Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Qwen 2.5 VL 72B

Reasoning (angefragt): nicht vorgegeben
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)22,2 / 100
Nächste Generation im Verzeichnis
Section 5.2 (Multimodal Reasoning) names Qwen3-VL-32B as the subject of the paragraph ('Among medium-sized models... Qwen3-VL-32B demonstrates significant advantages') and then states 'Compared to the previous-generation Qwen2.5-VL-72B model, the medium-sized Qwen3-VL model has already surpassed it on reasoning tasks,' the only 'previous-generation' statement in the full paper text and the only Qwen2.5-VL-72B comparison tied to one specific Qwen3-VL size rather than the series generally; the sibling Qwen3-VL-30B-A3B MoE model is named separately in the same paragraph with no predecessor claim.
Qwen3-VL Technical Report (2026-09-19)| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | active-parameters-billions Originalwortlaut Dense checkpoint; no separate activated-parameter count is applicable/published. |
| Ungeklärt | max-context-tokens Originalwortlaut The checked card/report configure 32,768 tokens and document YaRN extension, but do not state an exact tested maximum; the inventory's 128K value was not used as primary evidence. |
| Ungeklärt | AA benchmark rows Originalwortlaut No exact Artificial Analysis model page located in the checked public sitemap. |
| Weitere Quelle | Qwen2.5-VL Technical Report (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Qwen2.5-VL official release · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |
| Weitere Quelle | Qwen3-VL Technical Report (2026-09-19) |