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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

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

テキスト入力: text · image128K2025/02/01に追加

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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructの概要

入力料金はテキストモデル434件の中央値より78%高くなっています。
コンテキストウィンドウは128,000トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
スキーマを使った構造化JSON出力に対応しています。
画像を入力として受け付けます（ビジョン）。
一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.00455です。

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructについて

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructは、Alibaba Cloudが開発したモデルファミリーであるQwenの視覚言語モデルです。名前の「72B」は基盤モデルのサイズを指し、「Instruct」は単にテキストを続けるのではなく指示に従うように調整されていることを示します。api14ではテキストカテゴリに属し、プロバイダーのリリース日である2025年2月1日によって識別されます。他のQwenモデルを扱ったことがあるなら、これは同じ系統を、テキストとともに画像を含む入力へと拡張したものです。プロバイダーは、花、鳥、魚、昆虫などの一般的な物体の認識に優れ、画像内のテキスト、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウトの分析にも非常に高い能力を持つと説明しています。

このモデルはテキストと画像の入力を受け付け、テキストのみを返します。コンテキストウィンドウは128,000トークン、最大出力は115,200トークンなので、長い文書と長い生成のどちらも1回のリクエストに余裕を持って収まります。知識カットオフは2024年6月30日であり、これは質問がその日付以降の出来事やリリースに依存する場合に重要です。画像が第一級の入力であるため、指示と視覚資料を混在させたプロンプトを送信でき、モデルは回答を生成する際にその両方について推論します。出力は常にテキストなので、別の形式で必要なものはテキストとして生成し、後段で解析する必要があります。

これらの能力は、かなり特定の一連の作業を指し示しています。文書とチャートの分析は明らかな用途です。ダッシュボード、スキャンした表、図のスクリーンショットを入力し、要約や抽出した値を求めることができます。視覚的検査のタスクは物体認識の強みから続きます。たとえば、写真に写っているものを分類したり説明したりすることです。レイアウト理解は、要素の位置が意味を持つフォーム、レシート、インターフェースのモックアップを処理するのに役立ちます。また、コンテキストウィンドウが大きいため、すべてを自分で分割する代わりに、複数の画像と長い参照テキストを1回の呼び出しで組み合わせることができます。

このモデルは、モデルID「qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct」を使用して、api14のOpenAI互換APIを通じて呼び出します。サポートされるリクエストパラメータは、frequency_penalty、logit_bias、logprobs、max_tokens、presence_penalty、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、top_k、top_logprobs、top_pです。response_formatとstructured_outputsの存在は、スキーマに準拠した出力が必要な場合に役立ち、seedは呼び出し間で再現可能な結果を得たい場合に役立ちます。このモデルは出力がテキストのみであることに注意してください。したがって、タスクが音声、オーディオ、または動画の生成である場合は、api14上の別のモデルの方が適しています。

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"に設定します。

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);

対応パラメーター

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_logprobstop_p

仕様

コンテキスト長: 128,000
最大出力: 115,200
入力: text, image
出力: text
知識のカットオフ: 2024-06-30

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct：よくある質問

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct APIの料金は？: Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructの料金は入力 $2.80 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructのコンテキストウィンドウは？: Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructは1リクエストあたり最大128,000トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大115,200トークンを出力します。
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructで何ができますか？: Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructはtext, imageを入力として受け付け、textを返します。構造化JSON出力に対応しています。
コードからQwen: Qwen2.5 VL 72B Instructを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructの代替モデルは？: 同程度の料金のテキストモデル：Cohere: Command A+, Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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