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AITier

Qwen2.5-Omni-7B

Alibaba Cloud / Qwen TeamQwenOpen WeightApache 2.0 · Commercial OK

説明

Qwen2.5-Omni is the flagship end-to-end multimodal model in the Qwen series. It processes diverse inputs including text, images, audio, and video, delivering real-time streaming responses through text generation and natural speech synthesis using a novel Thinker-Talker architecture.

リリース日
2025-03-27
パラメータ
7.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
—

能力レーダー

50
general
80
coding
60
reasoning
26
science推定
0
agents
90
multimodal

専門的な科学ベンチマークが利用できない場合、Scienceは推論プロキシを使用して推定します。

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
Multimodal Ranking52
74.0
LS

ベンチマークスコア (LLM Stats)

Audio

VocalSound93.9%自己申告
GiantSteps Tempo88.0%自己申告
MMAU Music69.2%自己申告
MMAU Sound67.9%自己申告
MMAU65.6%自己申告
MMAU Speech59.8%自己申告
OmniBench Music52.8%自己申告
CoVoST2 en-zh0.41 / 100自己申告
MusicCaps32.8%自己申告
Common Voice 150.08 / 100自己申告

Biology

GPQA30.8%自己申告

Code

HumanEval78.7%自己申告

Communication

VoiceBench Avg74.1%自己申告
MM-MT-Bench0.06 / 100自己申告

Creativity

Meld57.0%自己申告

Finance

MMLU-Pro47.0%自己申告

General

MBPP0.73 / 100自己申告
MMLU-Redux71.0%自己申告
MultiPL-E65.8%自己申告
MMStar64.0%自己申告
MME-RealWorld61.6%自己申告
MMMU59.2%自己申告
MMMU-Pro36.6%自己申告
LiveBench29.6%自己申告
NMOS0.05 / 100自己申告

Grounding

PointGrounding66.5%自己申告

Healthcare

CRPErelation76.5%自己申告

Image To Text

DocVQA95.2%自己申告
TextVQA84.4%自己申告
OCRBench_V257.8%自己申告

Language

FLEURS0.04 / 100自己申告

Long Context

EgoSchema68.6%自己申告

Math

GSM8k88.7%自己申告
MATH71.5%自己申告
MathVista67.9%自己申告
MathVision25.0%自己申告

Multimodal

ChartQA85.3%自己申告
AI2D83.2%自己申告
MMBench-V1.181.8%自己申告
VideoMME w sub.72.4%自己申告
MVBench70.3%自己申告
MuirBench59.2%自己申告
OmniBench56.1%自己申告

Spatial Reasoning

RealWorldQA70.3%自己申告

Vision

ODinW42.4%自己申告

AA評価指数

AA評価データがありません

LLM Statsカテゴリスコア

Image To Text
90
Code
80
Spatial Reasoning
70
Video
70
Vision
70
Long Context
70
Math
60
Multimodal
60
Reasoning
60
Finance
50
General
50
Healthcare
50
Language
50
Legal
50
Biology
30
Chemistry
30
Physics
30
Communication
10
Speech To Text
0

価格設定

価格データがありません

速度

速度データがありません

利用可能なプロバイダー

(LS内部単位)

プロバイダーデータがありません

外部リンク

LLM Stats