Qwen2.5 VL 72B'yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar açık ve Qwen'in kendi lisansı altında Hugging Face'de mevcut. 72B parametre ile önemli VRAM gerekir — gerçekçi olarak çoklu GPU kurulumu veya yüksek performanslı tek kart.

API ile kullanımı ne kadar tutuyor?

Fiyatlandırma giriş tokenları için milyon başına $0.80, çıkış tokenları için milyon başına $1.00 ve 128,000 token bağlam penceresi var.

72B, daha küçük Qwen2.5 VL modelleriyle nasıl karşılaştırılır?

Alibaba ayrıca 3B ve 7B varyantlar sunuyor; 72B ailede en üstte ve karmaşık belgeler, uzun video veya ajan görevlerinde hız veya maliyetten çok doğruluk önemli olduğunda tercih edilir.

Qwen2.5 VL 72B Instruct

3720°

#llm #qwen #görüş #ajanlar #veri çıkarımı #yerel

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

Qwen | 128.000 token bağlam | Giriş başına $0.80/M, Çıkış başına $1.00/M. Qwen2.5-VL, çiçekler, kuşlar, balıklar ve böcekler gibi yaygın nesneleri tanımada yetkindir. Ayrıca görüntülerdeki metinler, grafikler, simgeler, grafikler ve düzenleri analiz etmede de oldukça yeteneklidir.

Bu model için rehberler

Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Qwen2.5 VL 72B Instruct, Alibaba'nın amiral gemisi görsel-dil modeli olup, 72 milyar parametreli dil çekirdeği ile görüntüler ve uzun videolar üzerinde güçlü görsel anlayışı birleştirir. Bilgisayar ve telefon kullanımında ajan olarak öne çıkar, nesne konumlandırmada hassasiyet sağlar ve fatura ile formlar gibi belgelerden yapılandırılmış çıktı üretir. Belge işleme, görsel ajanlar veya makul API fiyatıyla yetenekli açık ağırlıklı multimodal modele ihtiyaç duyan geliştiriciler için uygundur.

İle tanınır

Grafikler, tablolar, simgeler ve yoğun belge düzenlerini yüksek doğrulukla okur.
Görsel ajan olarak davranır: ekran üzerinde muhakeme yapar ve bilgisayar ya da telefon için araçları yönlendirir.
Nesneleri sınır kutuları veya noktalarla konumlandırır ve stabil JSON koordinatları üretir.
Bir saatten uzun videoları anlar ve içindeki belirli anları tespit edebilir.
Tarama yapılmış faturalar, formlar ve tablolardan yapılandırılmış çıktı üretir.

Dikkat et

Lisansı Apache veya MIT değil, Qwen'in kendi lisansı — ticari kullanımdan önce kontrol edin.
72B parametre ile yerel çalıştırma ciddi donanım gerektirir; önemli VRAM ihtiyacı bekleyin.
MMMU ve MMMU_Pro benchmark skorları GPT-4o ile yaklaşık eşit, açık ara önde değil.

En iyi

Görsel

Ajanlar ve araç kullanımı

Veri çıkarımı

Yerel çalışır

Uzun bağlam

Denenecek istemler

Faturayı JSON'a çıkar

Tarama yapılmış bir fatura ekliyorum. Her kalem, birim fiyat, miktar, ara toplam, vergi tutarı ve genel toplamı çıkar. Sonucu açık anahtarlı tek bir JSON nesnesi olarak döndür. Bir alan okunamıyor veya yoksa null kullan.

Nesneleri tanımla ve konumlandır

Ekli görüntüye bak. Tanımlayabildiğin her farklı nesneyi listele, her birine kısa bir etiket ver ve görüntü boyutlarına göre piksel koordinatlarında [x_min, y_min, x_max, y_max] biçiminde sınır kutusunu sağla. Sonucu JSON dizisi olarak döndür.

Bir grafiği analiz et

Bir grafik veya tablo ekliyorum. Ne gösterdiğini anlat, eksenleri ve birimleri belirt, ana eğilim veya bulguyu iki cümleyle özetle ve dikkat çeken anormallikleri veya veri noktalarını işaretle. Okuyabildiğin değerler hakkında spesifik ol.

İle karşılaştır

Qwen3.7 Flash
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.03/M girdi, $0.13/M çıktı
Qwen3.8 Max (0902)
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $2.00/M girdi, $6.00/M çıktı
Qwen3.8 Omni Flash
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.15/M girdi, $0.47/M çıktı
Qwen3.7 Plus
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.32/M girdi, $1.28/M çıktı

qwen tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Qwen2.5 VL 72B'yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet, ağırlıklar açık ve Qwen'in kendi lisansı altında Hugging Face'de mevcut. 72B parametre ile önemli VRAM gerekir — gerçekçi olarak çoklu GPU kurulumu veya yüksek performanslı tek kart.
API ile kullanımı ne kadar tutuyor?: Fiyatlandırma giriş tokenları için milyon başına $0.80, çıkış tokenları için milyon başına $1.00 ve 128,000 token bağlam penceresi var.
72B, daha küçük Qwen2.5 VL modelleriyle nasıl karşılaştırılır?: Alibaba ayrıca 3B ve 7B varyantlar sunuyor; 72B ailede en üstte ve karmaşık belgeler, uzun video veya ajan görevlerinde hız veya maliyetten çok doğruluk önemli olduğunda tercih edilir.

Kaptanın kararı
Belge ayrıştırma, görsel ajanlar veya uzun video anlayışı gerektiğinde kapalı API bağımlılığı olmadan yerini hak eden ciddi bir açık ağırlıklı görsel model.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bu skor nasıl hesaplanıyor

Bu modelin henüz herhangi bir kaynaktan popülerlik verisi yok, bu yüzden listelerin tamamlanması için 7,000° altında bir geçici sayı taşıyor. Verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. Bir kaynak rapor verdiğinde burada detaylar görünür.

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Benzer Modeller

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Qwen2.5 VL 72B Instruct, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm qwen görüş ajanlar veri çıkarımı yerel uzun bağlam

Model Ailesine Göre Göz At