Gemma 3 27B против Qwen2.5-VL: лучшее для AI-поиска по фото!

Получите $10 на LLM API

Ключевые моменты

Контроль размышлений: Qwen 3 32B позволяет регулировать длину размышлений (0–38 913 токенов); QWQ 32B — нет.
Победы в бенчмарках: Qwen 3 32B показывает более плавный прирост производительности по мере увеличения длины рассуждений.
Развертывание: Qwen 3 32B требует ~96 ГБ (4× RTX 4090); QWQ 32B помещается на 1× A100 80 ГБ.
Многоязычность: Qwen 3 поддерживает 119 языков; QWQ не имеет детальной многоязычной поддержки.

Qwen 3 32B против QWQ 32B — это не просто сравнение размеров, а сравнение гибкости, контроля и стратегии развертывания. Хотя обе модели предлагают «режим размышлений» для сложных рассуждений, Qwen 3 32B выделяется настраиваемой глубиной рассуждений и более широким охватом применений.

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B: Задачи

Промпт: какой вид спорта на этом фото?

Gemma 3 27B

Вид спорта на фото — настольный теннис, также известный как пинг-понг… Можно понять по игроку, держащему ракетку, столу для настольного тенниса и сетке. Фон также указывает на профессиональное соревнование по настольному теннису («Чемпионат мира по настольному теннису»).

Сильные стороны:

• Фокусируется на распознавании объектов: ракетка, стол, сетка — четкие признаки эффективного визуального анализа.
• Определяет текстовые подсказки на фоне («Чемпионат мира по настольному теннису»), что указывает на надежное OCR и привязку к контексту.

Ограничения:

• Описание несколько статично — сосредоточено на объектах, но не на динамике действий игрока или интерпретации сцены.

Qwen2.5-VL-72B

Вид спорта на фото — настольный теннис, также известный как пинг-понг. Игрок активно участвует в матче, держит ракетку и готовится ударить по мячу. Обстановка похожа на профессиональный турнир, на что указывают вывески и формальная одежда игрока.

Сильные стороны:

• Выходит за рамки обнаружения объектов, описывая действия игрока («активно участвует», «готовится ударить»).
• Использует семантику сцены и человеческие рассуждения — вывод о профессиональном контексте по вывескам и одежде.
• Естественная, человеческая формулировка, хороша для разговорных приложений или приложений в стиле ассистента.

Ограничения:

• Более интерпретативна — подходит для естественных вопросов-ответов, но может быть менее прямой в сценариях классификации объектов.

Попробуйте сейчас!

Сравнительная таблица

Критерий	Gemma 3 27B	Qwen2.5-VL-72B
Распознавание объектов	✅ Точное и четкое	✅ Точное
Интерпретация действий	⚠️ Ограниченная	✅ Сильная (описывает движение игрока)
Рассуждение о сцене	✅ Базовое (на основе видимого текста)	✅✅ Продвинутое (выводит из контекстных подсказок)
Естественность языка	Нейтральный, фактологический	Более естественный, повествовательный
Визуально-семантическое слияние	Умеренное	✅✅ Сильная интеграция

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

Характеристика	Qwen2.5-VL-72B	Gemma 3 27B
Размер модели	73,4 миллиарда параметров	27 миллиардов параметров
Открытый исходный код	✅ Да (от Qwen)	✅ Да (от Google)
Архитектура	Динамическое разрешение и обучение с переменной частотой кадров	Перемежающееся локально-глобальное внимание
Обучающие данные	18 трлн токенов, отлично подходит для понимания документов, видео и графиков	14 триллионов токенов
Многоязычная поддержка	Сильна в естественных сценах и многоязычных документах	Поддерживает более 140 языков
Мультимодальные возможности	✅ Изображения + Видео + Текст	✅ Изображения + Текст (вывод текста)
Контекстное окно	Настраиваемое (до 64K для длинных видео)	Фиксированное 128K токенов

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

Задача	Gemma 3 27B	Qwen2.5-VL-72B	Ключевое наблюдение
DocVQA (val)	85.6	96.4	Qwen превосходит в визуальных вопросах-ответах по документам
ChartQA (val)	76.3	89.5	Qwen обеспечивает более сильное извлечение фактов из графиков

Эти результаты показывают, что Qwen2.5-VL-72B значительно более способен в задачах, связанных с:

• Понимание макета документа
• Рассуждения на основе визуального OCR
• Интерпретация графиков и данных

🔎 Если ваше приложение связано со счетами, научными статьями, деловыми графиками или пониманием PDF, Qwen2.5-VL-72B предлагает гораздо более надежную и продвинутую основу.

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B: Требования к оборудованию

Модель	Модель GPU	Требуется GPU	Общая необходимая VRAM	Примечания
Gemma 3 27B	RTX 4090	4 GPU	63,5 ГБ	16 ГБ на карту; возможна сборка потребительского уровня
Qwen2.5-VL-72B	NVIDIA H200	4 GPU	564 ГБ	GPU корпоративного уровня; чрезвычайно высокие требования к памяти

• Gemma 3 27B может работать на высокопроизводительном потребительском оборудовании (например, RTX 4090), что делает его более доступным для исследований и небольших развертываний.
• Qwen2.5-VL-72B требует инфраструктуры GPU корпоративного уровня (например, H200 или A100 80GB x8), что делает его подходящим для крупномасштабных мультимодальных производственных сред.

Gemma 3 27B vs Qwen2.5-VL-72B: Лучший выбор для задач визуальных вопросов-ответов

Почему Qwen2.5-VL-72B выигрывает

1. Более богатый мультимодальный ввод

   • Qwen изначально поддерживает изображения, видео и текст, обеспечивая более глубокое визуальное понимание.
   • Gemma работает только с изображениями и текстом, с более ограниченным мультимодальным охватом.

2. Превосходное визуальное рассуждение

   • Рассуждение о сцене: Qwen делает выводы из контекста и визуальных подсказок, в то время как Gemma в основном полагается на видимый текст.
   • Интерпретация действий: Qwen понимает динамические визуальные действия (например, движения игрока), чего нет у Gemma.

3. Производительность в бенчмарках

   • Qwen превосходит по производительности как в визуальных задачах с документами, так и с графиками.

Когда стоит рассмотреть Gemma 3 27B

• Если вы работаете с ограниченным оборудованием:
  Gemma работает на потребительских GPU (например, 4× RTX 4090), в то время как Qwen требует ресурсов корпоративного уровня (например, 4× H200).
• Если ваши задачи текстоориентированы с минимальной сложностью изображений и вам нужно эффективное развертывание, Gemma может быть достаточна.

Как получить доступ к Gemma 3 27B и Qwen2.5-VL-72B через Novita API?

Шаг 1: Войдите и откройте библиотеку моделей

Войдите в свою учетную запись и нажмите кнопку Model Library.

Шаг 2: Выберите свою модель

Просмотрите доступные опции и выберите модель, которая подходит вашим задачам.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Попробуйте сейчас!

Шаг 4: Получите свой API-ключ

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Зайдя на страницу «Settings», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования Chat Completions API для пользователей 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)
  
 
  

Для задач AI, связанных с пониманием фотографий, OCR документов или пониманием графиков, Qwen2.5-VL-72B является превосходным выбором. Он обеспечивает лучшую производительность в мультимодальных рассуждениях, интерпретации сцены и извлечении фактов. Однако, если ваше развертывание ограничено оборудованием или бюджетом, Gemma 3 27B остается надежной альтернативой. Обе модели доступны через Novita API, что обеспечивает гибкий доступ без необходимости локального развертывания.

Часто задаваемые вопросы

Какая модель лучше для вопросов-ответов по документам?

Qwen2.5-VL-72B, с показателем DocVQA 96.4.

Может ли Gemma 3 27B работать на персональной установке?

Да, с 4× RTX 4090 GPU (63,5 ГБ общей VRAM).

Поддерживает ли Qwen2.5-VL ввод видео?

Да, он изначально поддерживает изображения, видео и текст.

Novita AI — это облачная платформа AI, которая предлагает разработчикам простой способ развертывания моделей AI с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для создания и масштабирования.

Рекомендуемое чтение

• DeepSeek R1 vs QwQ-32B: RL-Powered Precision vs Efficiency
• QwQ 32B: A Compact AI Rival to DeepSeek R1
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance