Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL : Le meilleur pour la recherche de photos par IA !

Obtenez 10 $ d’API LLM

Points clés

Contrôle de la réflexion : Qwen 3 32B permet une longueur de réflexion ajustable (0 à 38 913 tokens) ; QWQ 32B ne le permet pas.
Victoires aux benchmarks : Qwen 3 32B montre des gains de performance plus progressifs à mesure que la longueur de raisonnement augmente.
Déploiement : Qwen 3 32B nécessite environ 96 Go (4× RTX 4090) ; QWQ 32B tient sur 1× A100 80 Go.
Multilingue : Qwen 3 prend en charge 119 langues ; QWQ manque de support multilingue détaillé.

Qwen 3 32B vs QWQ 32B n’est pas seulement une comparaison de taille — c’est une comparaison de flexibilité, de contrôle et de stratégie de déploiement. Bien que les deux offrent un « mode réflexion » pour le raisonnement complexe, Qwen 3 32B se distingue par sa profondeur de raisonnement personnalisable et sa portée applicative plus large.

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B : Tâches

Invite : Quel sport est pratiqué sur cette photo ?

Gemma 3 27B

Le sport sur la photo est le tennis de table, également connu sous le nom de ping-pong. On le reconnaît grâce au joueur tenant une raquette, à la table de tennis de table et au filet. L’arrière-plan indique également une compétition professionnelle de tennis de table (« Championnats du monde de tennis de table »).

Points forts :

• Se concentre sur la reconnaissance au niveau des objets : raquette, table, filet — signes clairs d’un parsing visuel efficace.
• Identifie les indices textuels en arrière-plan (« Championnats du monde de tennis de table »), indiquant une solide OCR et une contextualisation.

Limites :

• La description est quelque peu statique — se concentre sur les objets mais pas sur l’action dynamique du joueur ni l’interprétation de la scène.

Qwen2.5-VL-72B

Le sport sur la photo est le tennis de table, également appelé ping-pong. Le joueur est activement engagé dans un match, tenant une raquette et se préparant à frapper la balle. Le cadre semble être un tournoi professionnel, comme l’indiquent les panneaux et la tenue formelle du joueur.

Points forts :

• Va au-delà de la détection d’objets pour décrire l’action du joueur (« activement engagé », « se préparant à frapper »).
• Utilise la sémantique de scène et le raisonnement humain — déduit le contexte professionnel à partir des panneaux et de la tenue.
• Formulation naturelle, proche du langage humain, adaptée aux applications conversationnelles ou d’assistant.

Limites :

• Plus interprétatif — adapté aux questions-réponses naturelles, mais peut être moins direct dans les scénarios de classification d’objets.

Essayez-les maintenant !

Tableau comparatif

Critère	Gemma 3 27B	Qwen2.5-VL-72B
Reconnaissance d’objets	✅ Précis et clair	✅ Précis
Interprétation des actions	⚠️ Limitée	✅ Forte (décrit les mouvements du joueur)
Raisonnement contextuel	✅ Basique (basé sur le texte visible)	✅✅ Avancé (infère à partir d’indices contextuels)
Naturel du langage	Neutre, factuel	Plus naturel, axé sur la narration
Mélange visuel + sémantique	Modéré	✅✅ Forte intégration

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B : Introduction de base

Caractéristique	Qwen2.5-VL-72B	Gemma 3 27B
Taille du modèle	73,4 milliards de paramètres	27 milliards de paramètres
Open Source	✅ Oui (par Qwen)	✅ Oui (par Google)
Architecture	Résolution dynamique et apprentissage du taux de trame	Attention locale-globale entrelacée
Données d’entraînement	18T tokens, excellente compréhension des documents, vidéos et graphiques	14 billions de tokens
Support multilingue	Performant dans les scènes naturelles et les documents multilingues	Prend en charge plus de 140 langues
Capacités multimodales	✅ Images + Vidéos + Texte	✅ Images + Texte (sortie texte)
Fenêtre de contexte	Configurable (jusqu’à 64K pour les longues vidéos)	Fixe 128K tokens

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B : Benchmarks

Tâche	Gemma 3 27B	Qwen2.5-VL-72B	Point clé
DocVQA (val)	85,6	96,4	Qwen excelle dans les questions-réponses visuelles sur documents
ChartQA (val)	76,3	89,5	Qwen offre une extraction factuelle plus robuste des graphiques

Ces résultats montrent que Qwen2.5-VL-72B est nettement plus performant dans les tâches impliquant :

• La compréhension de la mise en page des documents
• Le raisonnement visuel basé sur l’OCR
• L’interprétation des graphiques et des données

🔎 Si votre application implique des factures, des articles académiques, des graphiques commerciaux ou la compréhension de PDF, Qwen2.5-VL-72B offre une base bien plus fiable et avancée.

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B : Configuration matérielle requise

Modèle	Modèle de GPU	GPU nécessaires	VRAM totale nécessaire	Remarques
Gemma 3 27B	RTX 4090	4 GPU	63,5 Go	16 Go par carte ; configuration grand public possible
Qwen2.5-VL-72B	NVIDIA H200	4 GPU	564 Go	GPU de niveau entreprise ; demande mémoire très élevée

• Gemma 3 27B peut fonctionner sur du matériel grand public haut de gamme (ex. RTX 4090), ce qui le rend plus accessible pour la recherche et le déploiement à petite échelle.
• Qwen2.5-VL-72B nécessite une infrastructure GPU de niveau entreprise (ex. H200 ou A100 80GB x8), ce qui le rend adapté aux environnements de production multimodaux à grande échelle.

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B : Meilleur choix pour les tâches de questions-réponses visuelles

Pourquoi Qwen2.5-VL-72B est gagnant

1. Entrée multimodale plus riche

   • Qwen supporte nativement les images, vidéos et texte, permettant une compréhension visuelle plus approfondie.
   • Gemma ne gère que les images et le texte, avec une portée multimodale plus limitée.

2. Raisonnement visuel supérieur

   • Raisonnement contextuel : Qwen déduit à partir du contexte et des indices visuels, tandis que Gemma se base principalement sur le texte visible.
   • Interprétation des actions : Qwen comprend les actions visuelles dynamiques (ex. mouvements du joueur), ce que Gemma ne fait pas.

3. Performances aux benchmarks

   • Qwen surpasse dans les tâches de questions-réponses visuelles sur documents et graphiques

Quand envisager Gemma 3 27B à la place

• Si vous travaillez avec du matériel limité :
  Gemma fonctionne sur des GPU grand public (ex. 4× RTX 4090), tandis que Qwen nécessite des ressources de niveau entreprise (ex. 4× H200).
• Si vos tâches sont principalement textuelles avec une complexité d’image minimale et que vous avez besoin d’un déploiement efficace, Gemma peut encore être suffisant.

Comment accéder à Gemma 3 27B et Qwen2.5-VL-72B via l’API Novita ?

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Essayez-les maintenant !

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
 
  

Pour les tâches d’IA impliquant la compréhension de photos, l’OCR de documents ou l’interprétation de graphiques, Qwen2.5-VL-72B est le choix supérieur. Il offre de meilleures performances en raisonnement multimodal, interprétation de scènes et extraction factuelle. Cependant, si votre déploiement est limité par le matériel ou le budget, Gemma 3 27B reste une alternative solide. Les deux modèles sont disponibles via Novita API, offrant un accès flexible sans les contraintes d’un déploiement local.

Foire aux questions

Quel modèle est le meilleur pour les questions-réponses sur documents ?

Qwen2.5-VL-72B, avec un score DocVQA de 96,4.

Gemma 3 27B peut-il fonctionner sur une configuration personnelle ?

Oui, avec 4× GPU RTX 4090 (63,5 Go de VRAM totale).

Qwen2.5-VL prend-il en charge l’entrée vidéo ?

Oui, il supporte nativement les images, la vidéo et le texte.

Novita AI est une plateforme cloud d’IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et faire évoluer leurs projets.*

Lectures recommandées

• DeepSeek R1 vs QwQ-32B : Précision basée sur l’apprentissage par renforcement ou efficacité
• QwQ 32B : Un rival IA compact face à DeepSeek R1
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3 : Comparaison de l’efficacité et des performances