Quen 2.5 VL: Ein neues, lokales Vision-Modell für Agentenaufgaben
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
Qwen-2.5 Operator: This is The BEST LOCAL AI Operator Agent THAT YOU CAN USE NOW! – YouTube.
Quen 2.5 VL: Ein neues, lokales Vision-Modell für Agentenaufgaben
Quen hat mit dem Modell Quen 2.5 VL ein neues Vision-Modell vorgestellt, das sich durch seine Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen auszeichnet. Es wird überdies darauf hingewiesen, dass das Modell lokal ausgeführt werden kann, was neue Möglichkeiten eröffnet.
Fähigkeiten von Quen 2.5 VL
Das Modell Quen 2.5 VL bietet eine Reihe von beeindruckenden Funktionen:
- Dokumentenanalyse: Es soll in der Lage sein, Dokumente präzise zu analysieren.
- Objekterkennung: Das Modell soll Objekte in verschiedenen Formaten genau erkennen können.
- Video-Verständnis: Quen 2.5 VL kann Videos verstehen und analysieren, was neue Anwendungsbereiche eröffnet.
- Agentenfunktionen: Das Modell ist darauf trainiert, Agentenaufgaben auszuführen, ähnlich wie es von OpenAI's Operator bekannt ist. Es kann Computer und mobile Geräte steuern.
Leistungsvergleich
In Benchmarks soll Quen 2.5 VL besser abschneiden als GPT-4-0 und Sonnet, insbesondere bei Aufgaben, die den Umgang mit Computern erfordern. Diese Ergebnisse deuten auf ein großes Potenzial für den Einsatz in Agenten-Anwendungen hin.
Nutzungsmöglichkeiten
QuenChat Interface
Das Modell kann kostenlos über die QuenChat-Oberfläche genutzt werden, ohne dass es Ratenbegrenzungen gibt. Dies ermöglicht einen einfachen Einstieg und das Ausprobieren der verschiedenen Funktionen.
Lokale Ausführung
Alternativ kann Quen 2.5 VL auch lokal ausgeführt werden, beispielsweise über Hugging Face Inference. Obwohl die Unterstützung für Olama und VLLM noch aussteht, wird erwartet, dass diese bald folgen wird. Bis dahin steht eine von der Open-Source-Community entwickelte Lösung zur Verfügung, die das Modell als OpenAI-kompatible API bereitstellt.
Anwendungsbeispiele
Ein Beispiel für die Anwendung von Quen 2.5 VL ist die Steuerung eines Browsers. Das Modell kann beispielsweise angewiesen werden, in Google nach bestimmten Begriffen zu suchen oder Flüge zwischen bestimmten Städten zu finden. Dabei navigiert das Modell selbstständig im Browser und interagiert mit den Elementen der Webseite.
Fazit
Quen 2.5 VL stellt ein vielversprechendes Vision-Modell dar, das sich besonders für Agentenaufgaben eignet und lokal ausgeführt werden kann. Die Möglichkeit, das Modell ohne Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes lokal zu nutzen, ist ein großer Vorteil. Es bleibt abzuwarten, wie sich die Unterstützung für Olama und VLLM entwickeln wird und welche weiteren Anwendungen für dieses Modell gefunden werden.