Source: https://ailoot.ai/models/fr-be/qwen2-vl-2b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-be/qwen2-vl-2b-instruct/ Language: fr-be # qwen2-vl-2b-instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwen2-vl-2b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwen2-vl-2b-instruct/facts.json) ## [qwen2-vl-2b-instruct](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwen2-vl-2b-instruct/) Qwen2-VL-2B-Instruct est le modèle vision-langage de Qwen pour les questions sur les images, le texte multilingue dans les images et les explications visuelles. Fournissez une image lisible et une question précise pour obtenir un résultat écrit ancré dans les éléments visibles. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwen2-vl-2b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwen2-vl-2b-instruct/#method-1) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. Qwen2-VL-2B-Instruct est le modèle vision-langage 2B de Qwen, ajusté pour suivre des instructions et répondre à des questions associant image et texte. Le producteur décrit la prise en charge d’images de résolutions et de formats différents et la compréhension de texte en plusieurs langues dans les images. Le résultat généré est une réponse écrite aux documents visuels et à la question fournis. Le fabricant décrit aussi l’utilisation d’agents visuels avec des appareils tels que des téléphones et des robots. Pour ce processus, fournissez l’environnement visuel actuel et une consigne textuelle ; l’application qui l’entoure réalise l’opération proposée et renvoie l’état observé pour la question suivante. #### Fournissez l’image et une question précise Choisissez l’image contenant les éléments nécessaires à la réponse, puis identifiez le détail à interpréter. Une question sur un document peut porter sur un passage visible ; une question sur un graphique peut préciser les séries, les axes et la comparaison à expliquer. Conservez l’identifiant de l’image avec le résultat demandé pour que la réponse reste liée à la bonne référence. Le fabricant mentionne une compréhension image-texte au-delà de l’anglais et du chinois, notamment les langues européennes, le japonais, le coréen, l’arabe et le vietnamien. Préservez la formulation et l’écriture originales lorsque vous demandez la transcription, l’explication ou la traduction d’un texte visible. Un exemple de brief peut demander le libellé affiché et une explication séparée de sa signification. #### Préparez délibérément la résolution et les tokens visuels Qwen2-VL utilise une résolution dynamique pour représenter une image par un nombre variable de tokens visuels. Dans l’exemple du processeur natif, la plage par défaut va de 4 à 16 384 tokens visuels par image. Son guide natif illustre des réglages minimum et maximum de pixels, dont une plage plus étroite de préparation de 256 à 1 280 tokens d’image, pour équilibrer les détails et les besoins de traitement. Ces réglages conservent le format lors du redimensionnement. Le producteur autorise également une hauteur et une largeur de redimensionnement demandées, arrondies à un multiple de 28. Choisissez une préparation qui garde les libellés importants lisibles et conservez l’image originale lorsque vous utilisez un recadrage. Les exemples natifs incluent plusieurs images et des lots, ce qui permet d’identifier séparément les références d’une question. #### Respectez les limites visuelles documentées Le fabricant signale des limites dans les consignes complexes à plusieurs étapes, le comptage d’objets dans des scènes compliquées et le raisonnement spatial en trois dimensions. Il note aussi une reconnaissance incomplète de personnes ou de marques précises. Demandez une observation visuelle ciblée et examinez le nombre, le libellé ou la position relative dont dépend le résultat. Le producteur indique que le jeu de données d’images a été mis à jour jusqu’en juin 2023. Fournissez le contexte écrit nécessaire pour un libellé récent ou peu familier plutôt que de demander à l’image seule d’établir cette information. Distinguez, dans la note renvoyée, un libellé cité d’une identité déduite. #### Conservez les entrées préparées avec la réponse La configuration publiée du checkpoint fixe 32 768 positions maximales. Préparez la question et les entrées visuelles avec le processeur correspondant au modèle, en conservant l’ordre des images utilisé dans la requête. L’utilitaire natif accepte les images locales, base64 et les adresses d’images. Enregistrez ensemble le nom 2B Instruct sélectionné, les références et la réponse écrite terminée. Pour un suivi, incluez les documents pertinents et identifiez l’observation ou l’interprétation à réviser, puis comparez le résultat corrigé à cette source. Via Ailoot, utilisez l’identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et gardez l’image avec la question dans la conversation. Le format du contenu image utilise image\_url ; les sources d’image prises en charge peuvent contenir une adresse d’image ou une URI de données base64. Récupérez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat terminé. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-vl-2b-instruct` [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=chat) Autre /`qwen2-vl-2b-instruct` ### Premiers pas Qwen2-VL-2B-Instruct est le modèle vision-langage de Qwen pour les questions sur les images, le texte multilingue dans les images et les explications visuelles. Fournissez une image lisible et une question précise pour obtenir un résultat écrit ancré dans les éléments visibles. Entrées acceptées Texte · Images Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrée `text`, `image` Sortie `text` Format de sortie JSON or SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen2-vl-2b-instruct Conditions: Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot. | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Conditions: | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **text\_input** · Obligatoire : messages **image\_with\_text** · Obligatoire : messages with actual image content blocks Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`optional` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext, image | | Paramètre`conditions` | ContratUtilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot., Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images. | Alias de méthode : `/chat/completions` Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Tarification du cache explicite Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé Tarifs nuls pour le texte uniquement Le cache, les outils et les médias sont soumis à leurs conditions tarifaires respectives, indiquées séparément. Pour une entrée et une sortie exclusivement textuelles #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · créer une seule fois et conserver le résultat complet ```bash set -eu : "${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. ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON or SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result\_pending\_check n’autorise pas une deuxième création. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[]` | Typeobject | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionUn champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide. | Étape suivanteExaminez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte. | | Réponse`` | ConditionLa requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification. | Étape suivanteConservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#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/fr-be/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages) Autre /`qwen2-vl-2b-instruct` ### Premiers pas Qwen2-VL-2B-Instruct est le modèle vision-langage de Qwen pour les questions sur les images, le texte multilingue dans les images et les explications visuelles. Fournissez une image lisible et une question précise pour obtenir un résultat écrit ancré dans les éléments visibles. Entrées acceptées Texte · Images Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrée `text`, `image` Sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON or SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen2-vl-2b-instruct Conditions: Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot. | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Conditions: | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: | Par défautfalse | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 Conditions: | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **text\_input** · Obligatoire : messages **image\_with\_text** · Obligatoire : messages with actual image content blocks Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext, image | | Paramètre`conditions` | ContratUtilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot., Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images. | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Tarification du cache explicite Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé Tarifs nuls pour le texte uniquement Le cache, les outils et les médias sont soumis à leurs conditions tarifaires respectives, indiquées séparément. Pour une entrée et une sortie exclusivement textuelles #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · créer une seule fois et conserver le résultat complet ```bash set -eu : "${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. ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON or SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result\_pending\_check n’autorise pas une deuxième création. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`content[]` | Typeobject | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionUn champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide. | Étape suivanteExaminez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte. | | Réponse`` | ConditionLa requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification. | Étape suivanteConservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages) FAQ · qwen2-vl-2b-instruct Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `text`, `image` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `max_tokens.minimum`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-be/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-be) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.