최상의 Qwen2-VL 대체품 2025년
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Qwen2.5 시리즈 언어 모델은 더 큰 데이터셋, 더 많은 지식, 향상된 코딩 및 수학 능력, 그리고 인간 선호도와의 더 긴밀한 일치를 통해 향상된 기능을 제공합니다. 오픈 소스이며 API를 통해 사용 가능합니다.
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Qwen2-Audio는 음성 대화와 오디오 분석이라는 두 가지 주요 기능을 통합하여 사용자에게 전례 없는 상호 작용 경험을 제공합니다.
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Yi Visual Language(Yi-VL) 모델은 Yi Large Language Model(LLM) 시리즈의 오픈 소스, 멀티모달 버전으로, 이미지에 대한 이해, 인식, 여러 차례의 대화를 가능하게 합니다.
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DeepSeek-AI에서 개발한 시각-언어 모델인 DeepSeek-VL2는 고해상도 이미지를 처리하고, MLA를 통해 빠른 응답을 제공하며, VQA 및 OCR과 같은 다양한 시각적 작업에서 뛰어난 성능을 자랑합니다. 연구원, 개발자 및 BI 분석가에게 이상적입니다.
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Qwen2-Math는 수학 문제 해결을 위해 특별히 Qwen2 LLM을 기반으로 구축된 일련의 언어 모델입니다.
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GLM-4.5V: AI에 강력한 시각 지능을 불어넣으세요. 스크린샷으로 웹 코드를 생성하고, GUI를 자동화하며, 심층 추론을 통해 문서와 동영상을 분석합니다.
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CogVLM과 CogAgent는 이미지 이해와 멀티턴 대화에서 탁월한 성능을 보이는 강력한 오픈소스 비주얼 언어 모델입니다.
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Qwen3 Embedding으로 강력한 다국어 텍스트 이해 능력을 구현하세요. MTEB 1위, 100개 이상 언어 지원, 검색, 정보 검색 및 AI를 위한 유연한 모델.
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Qwen-MT는 92개 언어에 걸쳐 빠르고 맞춤형 AI 번역을 제공합니다. MoE 아키텍처 및 API를 활용하여 정밀하고 맥락을 인지하는 결과를 얻을 수 있습니다.
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CodeQwen1.5는 Qwen1.5 오픈 소스 제품군의 코드 전문가 모델입니다. 7B 매개 변수와 GQA 아키텍처로 92개의 프로그래밍 언어를 지원하고 64K 컨텍스트 입力を 처리합니다.
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알리바바 클라우드의 Qwen2.5-Turbo. 1M 토큰 컨텍스트 창. 경쟁사보다 빠르고 저렴합니다. 연구, 개발 및 비즈니스에 이상적입니다. 논문 요약, 문서 분석. 고급 대화형 AI 구축.
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Qwen3-Coder는 Qwen 팀이 에이전트 코딩을 위해 선보이는 새로운 480B MoE 오픈 모델입니다(활성 파라미터 35B). 이 모델은 SWE-bench와 같은 벤치마크에서 최고 수준의 성과를 달성했으며, 최대 1M 컨텍스트를 지원하고, 오픈소스 CLI 도구인 Qwen Code를 함께 제공합니다.
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Qwen1.5 기반 에이전트 프레임워크와 애플리케이션으로, 기능 호출, 코드 인터프리터, RAG, Chrome 확장 기능을 특징으로 합니다.
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Qwen3 Reranker로 검색 정확도를 높이세요. 100개 이상의 언어에 걸쳐 텍스트를 정밀하게 순위화하고, 관련 정보를 더 빠르게 찾으세요. Q&A 및 텍스트 분석을 강화하세요.
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C4AI Aya Vision 8B: 이미지 이해를 위한 오픈 소스 다국어 비전 AI. 23개 언어로 OCR, 캡셔닝, 추론 기능 제공.
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LongCat-Video: 1분 길이의, 완벽하게 일관성 있는 비디오 생성을 위한 통합 AI. 안정적이고 끊김 없는 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 그리고 연속적인 콘텐츠를 생성합니다.
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DeepSeek-OCR을 활용하여 LLM 효율성을 극대화하세요. 97%의 높은 정확도로 시각 문서를 최대 10배까지 압축할 수 있습니다. 이를 통해 AI 학습 및 기업의 디지털 전환을 위한 방대한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
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총 80억 개의 매개변수를 갖춘 이 모델은 GPT-4V-1106, Gemini Pro, Qwen-VL-Max, Claude 3와 같은 독점 모델을 능가하는 전반적인 성능을 제공합니다.
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XVERSE-MoE-A36B: XVERSE Technology Inc.에서 개발한 다국어 대규모 언어 모델입니다.
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WizardLM-2 8x22B는 Microsoft AI의 가장 발전된 Wizard 모델입니다. 선도적인 독점 모델과 비교하여 매우 경쟁력 있는 성과를 보여주며, 기존 모든 최첨단 오픈소스 모델을 지속적으로 능가합니다.
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OLMo 2 32B: GPT-3.5에 견줄 만한 오픈소스 LLM! 코드, 데이터, 가중치를 무료로 제공합니다. 연구, 맞춤 설정, 더 스마트한 AI 구축에 활용해 보세요.
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RWKV는 RNN으로, LLM 수준 성능을 갖췄습니다. GPT와 유사하게 직접 훈련할 수 있습니다(병렬화 가능). 따라서 RNN과 LLM의 장점을 모두 취했습니다. 뛰어난 성능, 빠른 훈련, 많은 VRAM, 빠른 학습, "무제한" ctx_len, 무료 문장 임베딩을 제공합니다.
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1단계 V: Jieyue Xingchen에서 개발한 뛰어난 성능을 보이는 고성능 다모드 모델로, 이미지 이해, 멀티턴 지침 따르기, 수학적 능력, 논리적 추론, 텍스트 생성에 탁월한 성능을 보입니다.