2025年最好的 Qwen2-VL 替代方案
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Qwen2.5 系列語言模型提供增強的功能，包括更大的資料集、更豐富的知識、更強的編碼和數學技能，以及更符合人類偏好的對齊。 它是開源的，可透過 API 取得。
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Yi 視覺語言 (Yi-VL) 模型是 Yi 大型語言模型 (LLM) 系列的開放原始碼多模態版本，可進行內容理解、辨識以及關於圖像的多輪對話。
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DeepSeek-VL2 是由 DeepSeek-AI 開發的視覺語言模型，它能夠處理高解析度的圖像，並透過 MLA 提供快速的回應。DeepSeek-VL2 在各種視覺任務中表現出色，例如 VQA 和 OCR。對於研究人員、開發者和 BI 分析師來說，DeepSeek-VL2 是一個理想的選擇。
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GLM-4.5V：賦予您的 AI 卓越視覺能力。可從螢幕截圖生成網頁程式碼、自動化圖形使用者介面，並能運用深度推理，精準分析文件與影片。
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CogVLM 和 CogAgent 是一款功能強大的開源視覺語言模型，擅長於影像理解和多回合對話。
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透過 Qwen3 Embedding，解鎖您強大的多語言文本理解能力。榮獲 MTEB 評測榜首，支援逾百種語言，其彈性模型廣泛適用於搜尋、檢索與人工智慧應用。
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Qwen-MT 提供快速且可自訂的 AI 翻譯服務，支援多達 92 種語言。運用 MoE 架構與 API，可達成精準且具語境感知能力的翻譯成果。
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CodeQwen1.5，來自 Qwen1.5 開源系列的程式碼專家模型。擁有 7B 參數和 GQA 架構，支援 92 種程式語言，可處理 64K 的上下文輸入。
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阿里雲 Qwen2.5-Turbo。100萬詞元上下文視窗。速度更快，價格更低。非常適合研究、開發和商業應用。可摘要論文、分析文件，並建構進階對話式 AI。
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Qwen3-Coder 是由 Qwen 團隊最新推出的一款 480B MoE 開放模型，擁有 35B 的活躍參數，專為代理編碼 (agentic coding) 應用所設計。它在 SWE-bench 等基準測試中展現了最先進 (SOTA) 的成果，可支援高達 1M 的上下文長度，並隨附開源命令列工具 Qwen Code。
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運用 Qwen3 Reranker 提升搜尋精準度。能精準地為文本排序，並於逾百種語言中，更快找到相關資訊。強化問答與文本分析能力。
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Janus: 解耦視覺編碼以實現統一的多模態理解和生成 Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation
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C4AI Aya Vision 8B：開源多語言視覺 AI，用於圖像理解。支援 23 種語言的 OCR、圖像描述和推理。
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LongCat-Video: 整合型AI，實現真正連貫、長達一分鐘的影片生成。輕鬆打造穩定流暢、無縫接軌的文字轉影片、圖片轉影片及連續性內容。
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運用 DeepSeek-OCR，大幅提升大型語言模型 (LLM) 的運作效率。將視覺文件壓縮達十倍，並維持高達 97% 的準確性。協助處理海量數據，為人工智慧 (AI) 訓練及企業數位轉型提供強大支援。
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擁有 80 億個參數，該模型在整體效能上超越了 GPT-4V-1106、Gemini Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 等專有模型。
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XVERSE-MoE-A36B：由 XVERSE Technology Inc. 開發的多語言大型語言模型。
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WizardLM-2 8x22B 是 Microsoft AI 最先進的 Wizard 模型。與領先的專有模型相比，它展現出極具競爭力的表現，並且持續勝過所有現有的最先進開源模型。
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BAGEL：字節跳動-Seed 開源的多模態人工智慧模型。能理解、生成、編輯圖像和文字。功能強大、靈活，堪比 GPT-4o。可用於構建先進的人工智慧應用程式。
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OLMo 2 32B：開源大型語言模型，足以媲美 GPT-3.5！免費提供程式碼、資料與權重，供您研究、客製化，並打造更智慧的 AI。
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RWKV 是一種具有 Transformer 層級 LLM 效能的 RNN。它能像 GPT 一樣直接接受訓練（可平行運算）。因此，它結合了 RNN 和 Transformer 的最佳優勢：效能佳、推論快、節省 VRAM、訓練快、「無窮」ctx_len，以及提供句子嵌入。
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