Qwen2-VL 72B Instruct 是由阿里巴巴 Qwen 团队开发的 720 亿参数多模态大型语言模型，在视觉理解和多模态交互方面实现了最先进的性能。该模型支持图像理解、长视频分析、设备操作和多语言文本识别，为多模态 AI 应用提供强大能力。

核心特性

SOTA 视觉理解：在多个视觉理解基准测试中达到最先进性能。在 MathVista（数学视觉推理）、DocVQA（文档问答）、RealWorldQA（真实世界问答）、MTVQA（多语言视频问答）等测试中表现优异。支持不同分辨率和比例的图像理解，适应各种图像输入场景。

长视频分析：能够理解和分析时长超过 20 分钟的视频内容。支持高质量的视频问答、视频对话和基于视频的内容创作。准确捕捉视频中的时序信息、场景变化和事件关系。

设备操作能力：具备操作手机、机器人等设备的能力。基于视觉环境和文本指令进行复杂的推理和决策。能够理解界面元素、执行操作步骤，实现自动化操作场景。

多语言文本识别：支持图像内多种语言文本的理解和识别。除了英语和中文，还支持大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。实现真正的全球化多语言支持。

多模态交互：无缝整合视觉和语言理解能力。支持图像-文本、视频-文本的多模态对话和推理。

应用场景

文档智能：处理复杂的文档理解任务，如表格提取、图表分析、多语言文档解析。适用于金融报表分析、合同审查、学术论文理解等。

视频内容分析：分析长视频内容，生成摘要、回答问题、提取关键信息。适用于教育视频分析、会议记录、内容审核等。

自动化操作：基于视觉理解实现设备自动化操作。适用于 UI 自动化测试、机器人导航、智能助手等。

多语言应用：处理多语言场景下的视觉理解任务。适用于国际化产品、跨语言内容分析、全球化服务等。

数学和科学：解决视觉数学问题，理解科学图表和公式。适用于教育辅导、科研辅助、技术文档理解等。

Qwen2-VL 72B Instruct 作为大规模多模态模型，在视觉理解和多模态交互方面达到了业界领先水平。其强大的图像理解、长视频分析和设备操作能力，为多模态 AI 应用开辟了新的可能性。

对于需要处理复杂视觉任务的应用，该模型提供了高精度的理解和推理能力。多语言支持使其能够服务全球用户，适应国际化场景。无论是文档智能、视频分析还是自动化操作，Qwen2-VL 72B 都能提供可靠的解决方案。

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