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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

टेक्स्टइनपुट: text · image128K1 फ़र॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 78% ज़्यादा है।
1,28,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00455 है।

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct के बारे में

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct, Qwen का एक विज़न लैंग्वेज मॉडल है, जो Alibaba Cloud द्वारा विकसित मॉडल परिवार है। नाम में "72B" अंतर्निहित मॉडल के आकार को दर्शाता है, और "Instruct" इंगित करता है कि इसे केवल टेक्स्ट जारी रखने के बजाय निर्देशों का पालन करने के लिए ट्यून किया गया है। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसे 1 February 2025 की प्रदाता रिलीज़ तिथि से पहचाना जाता है। यदि आपने अन्य Qwen मॉडलों के साथ काम किया है, तो यह उसी वंशावली को उन इनपुट तक विस्तारित करता है जिनमें टेक्स्ट के साथ छवियाँ भी शामिल हैं। प्रदाता इसे फूल, पक्षी, मछली और कीड़े जैसी सामान्य वस्तुओं को पहचानने में कुशल बताता है, और छवियों के भीतर टेक्स्ट, चार्ट, आइकन, ग्राफिक्स और लेआउट का विश्लेषण करने में अत्यधिक सक्षम बताता है।

मॉडल टेक्स्ट और छवि इनपुट स्वीकार करता है और केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 128,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 115,200 टोकन है, इसलिए लंबे दस्तावेज़ और लंबी जनरेशन दोनों एक ही अनुरोध में आराम से फिट हो जाते हैं। नॉलेज कटऑफ 30 June 2024 है, जो तब मायने रखता है जब आपके प्रश्न उस तिथि के बाद की घटनाओं या रिलीज़ पर निर्भर करते हैं। चूंकि छवियाँ एक प्राथमिक इनपुट हैं, आप एक ऐसा प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं जो निर्देशों और दृश्य सामग्री को मिलाता है, और मॉडल अपना उत्तर बनाते समय दोनों पर विचार करता है। आउटपुट हमेशा टेक्स्ट होता है, इसलिए आपको जो कुछ भी किसी अन्य प्रारूप में चाहिए, उसे टेक्स्ट के रूप में उत्पन्न करके आगे प्रोसेस करना होगा।

ये क्षमताएँ काफी विशिष्ट प्रकार के कार्यों की ओर संकेत करती हैं। दस्तावेज़ और चार्ट विश्लेषण स्पष्ट है: डैशबोर्ड, स्कैन किए गए टेबल या आरेखों के स्क्रीनशॉट देकर सारांश या निकाला गया मान मांगना। दृश्य निरीक्षण कार्य वस्तु पहचान की मजबूती से आते हैं, उदाहरण के लिए किसी फोटो में जो दिखाई देता है उसे वर्गीकृत करना या वर्णित करना। लेआउट समझ फॉर्म, रसीदें और इंटरफ़ेस मॉकअप प्रोसेस करने के लिए उपयोगी है जहाँ तत्वों की स्थिति अर्थ रखती है। और चूंकि कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है, आप सब कुछ स्वयं चंक करने के बजाय एक ही कॉल में कई छवियों को संदर्भ टेक्स्ट के लंबे निकाय के साथ जोड़ सकते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, top_logprobs, और top_p। response_format और structured_outputs की उपस्थिति तब उपयोगी होती है जब आपको ऐसा आउटपुट चाहिए जो किसी स्कीमा के अनुरूप हो, और seed तब मदद करता है जब आप कॉलों के बीच दोहराने योग्य परिणाम चाहते हैं। ध्यान दें कि यह मॉडल अपने आउटपुट में केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपका कार्य स्पीच, ऑडियो या वीडियो जनरेशन है, तो api14 पर कोई भिन्न मॉडल बेहतर फिट होगा।

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,28,000
अधिकतम आउटपुट: 1,15,200
इनपुट: text, image
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct की कीमत इनपुट $2.80 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct की context window कितनी है?: Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct हर request में 1,28,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,15,200 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Cohere: Command A+, Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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