Source: https://ailoot.ai/models/fr/qwen2-5-vl-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/qwen2-5-vl-7b-instruct/ Language: fr # Qwen2.5 VL 7B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/qwen2-5-vl-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/qwen2-5-vl-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5 VL 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/fr/qwen2-5-vl-7b-instruct/) Qwen2.5-VL-7B-Instruct est un modèle vision-langage pour les images, les documents et la vidéo. Il produit du texte et des résultats structurés, notamment des boîtes englobantes d’objets, des points et des attributs, et apporte la localisation temporelle d’événements et les capacités d’agent visuel à l’édition 7B. - [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen2-5-vl-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen2-5-vl-7b-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. Qwen2.5-VL-7B-Instruct est l’édition 7B de Qwen2.5-VL ajustée au suivi des instructions. Il relie une instruction textuelle à des images ou à une vidéo et retourne un résultat textuel. Les principales améliorations du fabricant couvrent la reconnaissance d’objets et de détails visuels, l’analyse du texte et des mises en page, les tâches d’agent visuel, la compréhension d’événements dans de longues vidéos, la localisation d’objets et l’extraction structurée de documents. Comprendre le contenu visuel La famille va au-delà de l’identification du sujet principal d’une photographie. Ses tâches documentées comprennent l’analyse du texte, des graphiques, des icônes, des illustrations et de la disposition des éléments dans une image. Pour un graphique, précisez la série ou la relation à examiner et préservez les axes, la légende et les unités. Pour un schéma, demandez comment les composants identifiés sont reliés et ce que la disposition visible indique sur le processus. Une comparaison utile peut fournir une conception originale et une conception révisée, identifier chacune et demander les changements visibles au regard d’une courte liste d’exigences. Demandez ensemble l’observation et la zone d’image pertinente. La réponse a ainsi un objectif concret, plutôt que de demander une description générale de deux images sans rapport. Processus d’agents visuels Le fabricant présente Qwen2.5-VL comme un agent visuel capable de raisonner sur un écran et de diriger des outils dans des tâches sur ordinateur ou téléphone. Le modèle fournit une interprétation et une opération proposée ; une application d’agent environnante fournit les contrôles, exécute l’opération et retourne le nouvel état. Une réponse textuelle ou une coordonnée prédite est donc une composante de ce processus intégré. Pour une question d’interface, fournissez la capture d’écran et l’objectif réel, puis demandez quel contrôle visible est pertinent et ce qu’il faut faire ensuite. Demandez une sortie précise : le libellé du contrôle, sa position et l’action prévue. Si l’application réalise ensuite cette action, la capture suivante fournit l’entrée visuelle actualisée pour une décision ultérieure. Longues vidéos et localisation d’événements Le fabricant décrit la compréhension de vidéos de plus d’une heure et l’identification du segment contenant un événement demandé. Cela étend la description vidéo à la localisation temporelle. Une tâche peut demander quand un objet apparaît pour la première fois, à quel moment une démonstration atteint une étape particulière ou quel événement visible en précède un autre. Précisez si le résultat doit être un résumé, une liste ordonnée d’événements ou des temps de début et de fin avec une description de l’événement. La famille est entraînée avec un échantillonnage dynamique de la fréquence d’images et aligne les informations positionnelles temporelles sur le temps absolu. Les informations de fréquence d’images font donc partie de la préparation vidéo, plutôt que d’être un libellé arbitraire que l’on peut supprimer lorsque les horodatages comptent. La capacité documentée sur les longues vidéos n’est pas une spécification universelle de taille de fichier ou de durée maximale pour tous les modes d’entrée. Localisation d’objets et documents structurés Qwen2.5-VL peut retourner des boîtes englobantes ou des points et organiser les coordonnées et les attributs en JSON. Cette publication utilise des coordonnées à l’échelle de la taille réelle de l’image, plutôt que des coordonnées normalisées traditionnelles. Précisez si la tâche nécessite un cadre englobant, un point particulier ou une description d’objet, et conservez les dimensions de l’image ainsi que toute information de redimensionnement nécessaire à l’interprétation de la position retournée. Par exemple, une demande d’inventaire visuel peut demander chaque objet cible, son cadre et un attribut visible. Une tâche fondée sur des points peut demander la position d’un contrôle identifié ou d’une partie précise d’un objet. Ce sont des propositions de structure de sortie, et non des noms de champs fixes à utiliser dans chaque requête. Associez chaque coordonnée à son image source lorsque plusieurs images sont fournies. Le fabricant met séparément en avant l’extraction structurée de factures numérisées, de formulaires et de tableaux. Définissez les champs, préservez les libellés originaux et demandez une représentation explicite lorsqu’une valeur ne peut pas être lue. Pour un tableau, conservez les en-têtes de colonnes et les unités avec les lignes demandées. Un enregistrement pratique peut contenir l’identifiant du document, le libellé du champ, la valeur extraite et la position, rendant la sortie utilisable pour une comparaison ultérieure ou une inspection humaine. Architecture et préparation des entrées Le modèle combine la résolution dynamique d’image et l’échantillonnage vidéo dynamique avec des informations positionnelles rotatives multimodales actualisées. Son encodeur visuel utilise l’attention par fenêtres, SwiGLU et RMSNorm. Ce sont des évolutions d’architecture au service du traitement visuel et temporel ; elles n’ajoutent pas l’entrée audio ou la génération d’images au processus documenté de résultat textuel. La fiche présente une image unique, plusieurs images, une séquence d’images vidéo, un fichier ou une référence vidéo et des conversations par lots. Le processeur d’images documente une plage par défaut de 4 à 16 384 tokens visuels par image. Les paramètres de pixels minimum et maximum préservent le rapport d’aspect ; les dimensions exactes demandées sont arrondies à un multiple de 28. La plage d’exemple de 256 à 1 280 tokens visuels est une illustration ajustable, et non une limite stricte d’image distincte. Conservez les détails nécessaires à la question lorsque vous choisissez un redimensionnement. Contexte et paramètres sensibles à la localisation La configuration publiée fixe le maximum de positions à 128,000. La section de texte long de la fiche décrit séparément une base de 32 768 tokens et un exemple d’extension YaRN. Elle avertit explicitement que cette extension affecte fortement la localisation temporelle et spatiale et ne la recommande pas. Le guide évoque aussi la modification du maximum de positions pour les longues vidéos ; il s’agit de notes de configuration plutôt que d’une limite d’entrée inconditionnelle pour toutes les tâches. Alignez la configuration exacte de la publication et le prétraitement visuel sur la tâche, en particulier lorsque les coordonnées ou les temps d’événements comptent. L’exemple de génération de 128 tokens de la fiche ne spécifie pas une capacité maximale de sortie distincte. Qwen2.5-VL-7B-Instruct produit du texte, des coordonnées et des résultats structurés ; une action externe, une image rendue, une vidéo ou une réponse orale nécessite un autre composant applicatif. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Extract a transcribed invoice table Extract line items from this invoice transcription: "Invoice N-33; item | quantity | unit price; Clip | 4 | 2.50; Folder | 2 | unreadable." Return each item with quantity, unit price and source invoice ID. Mark the unreadable price explicitly and do not infer it from a total. No image is supplied. ``` #### Résultat attendu ``` A two-row field table retaining N-33 and an explicit unreadable value for the folder unit price. ``` #### Vérifier le résultat ``` Verify quantities are not swapped and the unreadable price is neither zero nor a guessed amount. ``` **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-7b-instruct` [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-vl-7b-instruct` ### Premiers pas Qwen2.5-VL-7B-Instruct est un modèle vision-langage pour les images, les documents et la vidéo. Il produit du texte et des résultats structurés, notamment des boîtes englobantes d’objets, des points et des attributs, et apporte la localisation temporelle d’événements et les capacités d’agent visuel à l’édition 7B. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Types d’entrée `text` Types de sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen2.5-vl-7b-instruct | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— | | Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— | | Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paramètre`control_scope` | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages. La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie. Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0001** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-vl-7b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') 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 python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-vl-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-vl-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-7b-instruct` [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-vl-7b-instruct` ### Premiers pas Qwen2.5-VL-7B-Instruct est un modèle vision-langage pour les images, les documents et la vidéo. Il produit du texte et des résultats structurés, notamment des boîtes englobantes d’objets, des points et des attributs, et apporte la localisation temporelle d’événements et les capacités d’agent visuel à l’édition 7B. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` Types d’entrée `text` Types de sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen2.5-vl-7b-instruct | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF-8 `chaîne messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | 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 Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0001** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Messages Anthropic Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "qwen2.5-vl-7b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-vl-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-vl-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Messages Anthropic JSON ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Champ`stop_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=messages) FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-7b-instruct`: `messages.min_items`: `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/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## 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) ## 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.