Source: https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-2b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-2b-instruct/ Language: de # qwen2-vl-2b-instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-2b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-2b-instruct/facts.json) ## [qwen2-vl-2b-instruct](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-2b-instruct/) Qwen2-VL-2B-Instruct ist Qwens Vision-Language-Modell für Bildfragen, mehrsprachigen Text in Bildern und visuelle Erklärungen. Übergeben Sie ein lesbares Bild und eine präzise Frage, um ein schriftliches Ergebnis mit Bezug zu den sichtbaren Belegen zu erhalten. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-2b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-2b-instruct/#method-1) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Qwen2-VL-2B-Instruct ist Qwens auf Anweisungen abgestimmtes 2B-Vision-Language-Modell für Fragen zu Bild und Text. Der Hersteller beschreibt die Verarbeitung von Bildern unterschiedlicher Auflösungen und Seitenverhältnisse sowie das Verstehen von Text in mehreren Sprachen innerhalb von Bildern. Das generierte Ergebnis ist eine schriftliche Antwort auf das bereitgestellte visuelle Material und die Frage. Der Hersteller beschreibt außerdem den Einsatz als visueller Agent mit Geräten wie Telefonen und Robotern. Übergeben Sie für diesen Ablauf die aktuelle visuelle Umgebung und eine Textanweisung; die umgebende Anwendung führt den vorgeschlagenen Vorgang aus und liefert den beobachteten Zustand für die nächste Frage zurück. #### Bild und präzise Frage bereitstellen Wählen Sie das Bild mit den für die Antwort benötigten Belegen und benennen Sie dann das zu interpretierende Detail. Eine Dokumentfrage kann sich auf eine sichtbare Passage beziehen; eine Diagrammfrage kann die zu erklärende Datenreihe, die Achsen und den Vergleich benennen. Halten Sie die Bildkennung mit dem gewünschten Ergebnis zusammen, damit die Antwort der richtigen Referenz zugeordnet bleibt. Der Hersteller nennt Bild-Text-Verständnis über Englisch und Chinesisch hinaus, darunter europäische Sprachen, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Vietnamesisch. Bewahren Sie ursprünglichen Wortlaut und Schrift, wenn Sie um Transkription, Erklärung oder Übersetzung sichtbaren Texts bitten. Ein beispielhaftes Briefing kann die angezeigte Beschriftung und eine separate Erklärung ihrer Bedeutung verlangen. #### Auflösung und visuelle Token bewusst vorbereiten Qwen2-VL verwendet dynamische Auflösung, um ein Bild auf eine variable Anzahl visueller Token abzubilden. Im nativen Prozessorbeispiel liegt der Standardbereich bei 4 bis 16.384 visuellen Token je Bild. Die native Anleitung zeigt Einstellungen für minimale und maximale Pixelzahlen, darunter einen engeren Vorbereitungsbereich von 256 bis 1.280 Bild-Token, um Detailgrad und Verarbeitungsbedarf auszubalancieren. Diese Einstellungen bewahren beim Skalieren das Seitenverhältnis. Der Hersteller erlaubt außerdem die Vorgabe einer skalierten Höhe und Breite, gerundet auf ein Vielfaches von 28. Wählen Sie eine Aufbereitung, bei der wichtige Beschriftungen lesbar bleiben, und bewahren Sie bei einem Ausschnitt das Originalbild auf. Die nativen Beispiele umfassen mehrere Bilder und Batches, sodass getrennte Referenzen einer Frage eindeutig bezeichnet bleiben können. #### Die dokumentierten visuellen Grenzen beachten Der Hersteller nennt Grenzen bei komplexen Anweisungen mit mehreren Schritten, beim Zählen von Objekten in komplizierten Szenen und beim räumlichen Schlussfolgern in drei Dimensionen. Er weist außerdem auf eine unvollständige Erkennung bestimmter Personen oder Marken hin. Verlangen Sie eine gezielte visuelle Beobachtung und prüfen Sie die konkrete Anzahl, Beschriftung oder relative Position, von der das Ergebnis abhängt. Laut Hersteller wurde der Bilddatensatz bis Juni 2023 aktualisiert. Geben Sie bei einer aktuellen oder unbekannten Beschriftung den nötigen schriftlichen Kontext mit, statt diese Information allein aus dem Bild ableiten zu lassen. Halten Sie in der zurückgegebenen Notiz eine zitierte Beschriftung von einer erschlossenen Identität unterscheidbar. #### Vorbereitete Eingaben mit der Antwort aufbewahren Die veröffentlichte Checkpoint-Konfiguration legt maximal 32.768 Positionen fest. Bereiten Sie Frage und visuelle Eingaben mit dem passenden Modellprozessor vor und bewahren Sie die in der Anfrage verwendete Bildreihenfolge. Der native Helfer akzeptiert lokale Bilder, base64 und Bildadressen. Speichern Sie den gewählten Namen 2B Instruct, die Referenzen und die fertige schriftliche Antwort zusammen. Fügen Sie für eine Folgeanfrage das relevante Material bei und benennen Sie die konkrete Beobachtung oder Interpretation, die überarbeitet werden soll. Vergleichen Sie anschließend das korrigierte Ergebnis mit dieser Quelle. Verwenden Sie in Ailoot unter /v1/chat/completions die exakte Modell-ID und halten Sie das Bild und die zugehörige Frage im Gespräch zusammen. Für Bildinhalte wird image\_url verwendet; unterstützte Bildquellen können eine Bildadresse oder eine base64-Daten-URI enthalten. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream sämtliche SSE-Segmente und speichern Sie usage zusammen mit dem fertigen Ergebnis. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-vl-2b-instruct` [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=chat) Sonstiges /`qwen2-vl-2b-instruct` ### Start Qwen2-VL-2B-Instruct ist Qwens Vision-Language-Modell für Bildfragen, mehrsprachigen Text in Bildern und visuelle Erklärungen. Übergeben Sie ein lesbares Bild und eine präzise Frage, um ein schriftliches Ergebnis mit Bezug zu den sichtbaren Belegen zu erhalten. Zulässige Eingaben Text · Bilder Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabetypen `text`, `image` Ausgabetypen `text` Ausgabeformat JSON or SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2-vl-2b-instruct Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **text\_input** · Erforderlich: messages **image\_with\_text** · Erforderlich: messages with actual image content blocks Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`optional` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext, image | | Parameter`conditions` | VertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell. | Methodenaliasnamen: `/chat/completions` Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON or SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result\_pending\_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[]` | Typobject | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungEin Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig. | Nächster SchrittPrüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten. | | Antwort`` | BedingungDie ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden. | Nächster SchrittBewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2-vl-2b-instruct` [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages) Sonstiges /`qwen2-vl-2b-instruct` ### Start Qwen2-VL-2B-Instruct ist Qwens Vision-Language-Modell für Bildfragen, mehrsprachigen Text in Bildern und visuelle Erklärungen. Übergeben Sie ein lesbares Bild und eine präzise Frage, um ein schriftliches Ergebnis mit Bezug zu den sichtbaren Belegen zu erhalten. Zulässige Eingaben Text · Bilder Ergebnisse json · sse ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabetypen `text`, `image` Ausgabetypen `json`, `sse` Ausgabeformat JSON or SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2-vl-2b-instruct Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: | Standardfalse | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Bedingungen: | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **text\_input** · Erforderlich: messages **image\_with\_text** · Erforderlich: messages with actual image content blocks Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext, image | | Parameter`conditions` | VertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell. | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON or SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result\_pending\_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`content[]` | Typobject | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungEin Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig. | Nächster SchrittPrüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten. | | Antwort`` | BedingungDie ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden. | Nächster SchrittBewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages) FAQ · qwen2-vl-2b-instruct Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `text`, `image` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `max_tokens.minimum`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.