Qwen2-VL-72B-Instruct
Qwen2-VL-72B-Instruct est un LLM de Qwen publié le 29 août 2024, avec une licence tongyi-qianwen et des poids non ouverts. Avec 73 milliards de paramètres, il appartient à la catégorie des grands modèles instruct de sa période.
Qwen2-VL-72B-Instruct est un LLM de Qwen publié le 29 août 2024, avec une licence tongyi-qianwen et des poids non ouverts. Avec 73 milliards de paramètres, il appartient à la catégorie des grands modèles instruct de sa période.
Son ancienneté, environ deux ans, est très longue à l’échelle de l’IA. La fiche le situe donc surtout comme un modèle de génération 2024, à comparer aux modèles de sa période plutôt qu’aux modèles haut de gamme actuels.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Qwen |
| Licence | tongyi-qianwen (poids non ouverts) |
| Date de sortie | 29 août 2024 |
| Connaissances jusqu'à | 2023-06-30 |
| Multimodal | oui |
| Paramètres | 73 milliards |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| DocVQAtest | 96,5 % | 3ᵉ / 11 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ChartQA | 88,3 % | 6ᵉ / 24 | llm-stats | Auto-déclaré |
| OCRBench | 87,7 % | 12ᵉ / 22 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMBench | 86,5 % | 4ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| TextVQA | 85,5 % | 1ᵉ / 15 | llm-stats | Auto-déclaré |
| InfoVQAtest | 84,5 % | 8ᵉ / 12 | llm-stats | Auto-déclaré |
| EgoSchema | 77,9 % | 1ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| RealWorldQA | 77,8 % | 14ᵉ / 25 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MVBench | 73,6 % | 6ᵉ / 17 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MathVista-Mini | 70,5 % | 19ᵉ / 23 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMUval | 64,5 % | 4ᵉ / 4 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMU-Pro | 46,2 % | 54ᵉ / 60 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. Qwen2-VL-72B-Instruct se distingue d’abord par son échelle, 73 milliards de paramètres, qui le plaçait à sa sortie dans la famille des grands LLM instruct. Sa date de connaissances, arrêtée au 30 juin 2023, donne un repère clair sur le périmètre temporel des informations qu’il peut mobiliser. Son intérêt documentaire est aussi de représenter une étape importante de l’offre Qwen en 2024, dans une génération de modèles où la taille restait un signal central de capacité.
Limites et points d'attention. Le modèle est ancien pour le marché actuel de l’IA, et ses performances sont probablement largement dépassées par les modèles haut de gamme plus récents. Il est aussi susceptible de ne plus figurer dans le catalogue actif de l’éditeur. La licence tongyi-qianwen indique des poids non ouverts, ce qui limite les usages nécessitant un accès complet au modèle. La couverture disponible repose sur 1 source de données concordante, ce qui réduit la profondeur de vérification publique. Aucun benchmark ni coût d’entraînement vérifié n’est disponible dans les données fournies, ce qui empêche de qualifier précisément ses forces techniques au-delà de son format instruct, de son éditeur, de sa taille et de sa période de sortie.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).