Source: https://ailoot.ai/models/he/qwen2-vl-2b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/qwen2-vl-2b-instruct/
Language: he

# qwen2-vl-2b-instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-vl-2b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-vl-2b-instruct/facts.json)

## [qwen2-vl-2b-instruct](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-vl-2b-instruct/)

Qwen2-VL-2B-Instruct הוא מודל השפה והראייה של Qwen לשאלות על תמונות, לטקסט רב־לשוני בתוך תמונות ולהסברים חזותיים. ספקו תמונה קריאה ושאלה מדויקת לקבלת תוצאה כתובה הקשורה לראיות הגלויות.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-vl-2b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-vl-2b-instruct/#method-1)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

Qwen2-VL-2B-Instruct הוא מודל שפה וראייה בגודל 2B של Qwen, המותאם להוראות עבור שאלות המשלבות תמונה וטקסט. היצרן מתאר טיפול בתמונות ברזולוציות וביחסי ממדים שונים והבנת טקסט בכמה שפות בתוך תמונות. התוצאה שנוצרת היא תשובה כתובה לחומר החזותי ולשאלה שסופקו. היצרן מתאר גם שימוש בסוכן חזותי עם מכשירים כגון טלפונים ורובוטים. בתהליך כזה, ספקו את הסביבה החזותית הנוכחית והוראה טקסטואלית; היישום העוטף מבצע את הפעולה המוצעת ומחזיר את המצב שנצפה עבור השאלה הבאה.

#### ספקו את התמונה ושאלה מדויקת

בחרו את התמונה המכילה את הראיות הדרושות לתשובה, ואז ציינו את הפרט שיש לפרש. שאלה על מסמך יכולה להתייחס לקטע גלוי; שאלה על תרשים יכולה להגדיר את הסדרה, הצירים וההשוואה שיש להסביר. שמרו את מזהה התמונה עם התוצאה המבוקשת כדי שהתשובה תישאר קשורה למקור הייחוס הנכון.

היצרן מונה הבנת תמונה וטקסט מעבר לאנגלית ולסינית, לרבות שפות אירופיות, יפנית, קוריאנית, ערבית ווייטנאמית. שמרו את הנוסח ואת הכתב המקוריים בעת בקשת תמלול, הסבר או תרגום של טקסט גלוי. תדריך לדוגמה יכול לבקש את התווית המוצגת והסבר נפרד למשמעותה.

#### הכינו במכוון את הרזולוציה ואת הטוקנים החזותיים

Qwen2-VL משתמש ברזולוציה דינמית למיפוי תמונה למספר משתנה של טוקנים חזותיים. בדוגמת המעבד המקורי, טווח ברירת המחדל הוא 4 עד 16,384 טוקנים חזותיים לתמונה. המדריך המקורי מדגים הגדרות מינימום ומקסימום של פיקסלים, לרבות טווח מצומצם יותר להכנת תמונה של 256 עד 1,280 טוקנים, כדי לאזן בין פרטים לצורכי עיבוד. ההגדרות הללו משמרות את יחס הממדים בעת שינוי הגודל.

היצרן מאפשר גם בקשת גובה ורוחב לאחר שינוי גודל, המעוגלים לכפולה של 28. בחרו הכנה שמשאירה את התוויות החשובות קריאות ושמרו את התמונה המקורית בעת שימוש בחיתוך. הדוגמאות המקוריות כוללות תמונות מרובות ואצוות, וכך מאפשרות לשמור את מקורות הייחוס הנפרדים של שאלה מזוהים.

#### פעלו במסגרת המגבלות החזותיות המתועדות

היצרן מציין מגבלות בהוראות מורכבות מרובות שלבים, בספירת עצמים בסצנות מסובכות ובהסקה מרחבית בשלושה ממדים. הוא מציין גם זיהוי חלקי של אנשים או מותגים מסוימים. בקשו ממצא חזותי ממוקד ובדקו את הכמות, התווית או המיקום היחסי המסוימים שהתוצאה תלויה בהם.

היצרן מציין שמאגר התמונות עודכן עד יוני 2023. ספקו את ההקשר הכתוב הדרוש לתווית עדכנית או לא מוכרת, במקום לבקש מהתמונה לבדה לקבוע את המידע הזה. שמרו בהערה המוחזרת על הבחנה בין תווית מצוטטת לזהות שהוסקה.

#### שמרו את הקלטים שהוכנו עם התשובה

תצורת נקודת הביקורת שפורסמה מגדירה 32,768 מיקומים מרביים. הכינו את השאלה ואת הקלטים החזותיים עם מעבד המודל התואם ושמרו את סדר התמונות ששימש בבקשה. כלי העזר המקורי מקבל תמונות מקומיות, base64 וכתובות תמונות.

שמרו יחד את שם 2B Instruct שנבחר, מקורות הייחוס והתשובה הכתובה שהושלמה. בפנייה המשכית, כללו את החומר הרלוונטי וציינו את הממצא או הפרשנות המסוימים שיש לתקן, ואז השוו את התוצאה המתוקנת למקור זה.

דרך Ailoot, השתמשו במזהה המודל המדויק ב־/v1/chat/completions ושמרו את התמונה עם השאלה עליה בתוך השיחה. פורמט תוכן התמונה משתמש ב־image\_url; מקורות התמונה הנתמכים יכולים להכיל כתובת תמונה או URI של נתונים ב־base64. אספו את תשובת ה־JSON המלאה או את כל מקטעי ה־SSE כאשר stream מופעל, ושמרו את usage לצד התוצאה שהושלמה.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-vl-2b-instruct`

[`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=chat)

אחר /`qwen2-vl-2b-instruct`

### התחלה

Qwen2-VL-2B-Instruct הוא מודל השפה והראייה של Qwen לשאלות על תמונות, לטקסט רב־לשוני בתוך תמונות ולהסברים חזותיים. ספקו תמונה קריאה ושאלה מדויקת לקבלת תוצאה כתובה הקשורה לראיות הגלויות.

סוגי קלט נתמכים

טקסט · תמונות

תוצאות

טקסט

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

סוגי קלט

`text`, `image`

סוגי פלט

`text`

פורמט פלט

JSON or SSE

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen2-vl-2b-instruct תנאים: השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא. | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`array` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות תנאים: | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: | ברירת מחדלfalse |

שילובים של חומרי קלט

**text\_input** · נדרש: messages

**image\_with\_text** · נדרש: messages with actual image content blocks

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`optional` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext, image |
| פרמטר`conditions` | מפרטהשתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא., הפרוטוקול הזה מעביר תוכן תמונה כאשר המודל המסוים שנבחר תומך בהבנת תמונות. קבלה בפרוטוקול אינה מוכיחה שכל מודל מסוגל לעבד תמונות. |

כינויים לשיטה: `/chat/completions`

מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תמחור מטמון מפורש

לא מופעל כאשר מתבקש מטמון מפורש

תעריפי אפס לטקסט בלבד

על מטמון, כלים ומדיה חלים תנאי התמחור הרשומים בנפרד עבור כל אחד מהם. כאשר הקלט והפלט הם טקסט בלבד

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
| --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי בסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curl · צרו פעם אחת ושמרו את התוצאה המלאה

```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.
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

JSON or SSE

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל בלוק תוכן, כל מזהה של קריאה לכלי, חתימת חשיבה אם הוחזרה, את כל עדכוני SSE ואת נתוני השימוש המלאים. מקטע הטקסט הראשון אינו התוצאה המלאה.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו את X-Client-Request-ID המקורי, את התגובה ואת הכותרות. תוצאה לא ידועה או result\_pending\_check אינה מתירה יצירה נוספת.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[]` | סוגobject |
| שדה`usage` | סוגobject |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדה חובה, בורר המודל, סוג או ייצוג הקלט אינם תקינים. | השלב הבאבדקו את פרטי האימות שהוחזרו לפני הכנת בקשה נפרדת. |
| תגובה`` | תנאיהבקשה המקורית או התוצאה אינן ידועות או דורשות בדיקה. | השלב הבאשמרו את המזהים והכותרות המקוריים; קראו רק רשומות נתמכות של מצב או ספרייה. אל תשלחו שוב בקשת יצירה. |

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=chat)

#### כינויים לנתיבי שיטות

`/chat/completions`

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#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/he/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages)

אחר /`qwen2-vl-2b-instruct`

### התחלה

Qwen2-VL-2B-Instruct הוא מודל השפה והראייה של Qwen לשאלות על תמונות, לטקסט רב־לשוני בתוך תמונות ולהסברים חזותיים. ספקו תמונה קריאה ושאלה מדויקת לקבלת תוצאה כתובה הקשורה לראיות הגלויות.

סוגי קלט נתמכים

טקסט · תמונות

תוצאות

json · sse

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

סוגי קלט

`text`, `image`

סוגי פלט

`json`, `sse`

פורמט פלט

JSON or SSE

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen2-vl-2b-instruct תנאים: השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא. | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`array` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות תנאים: | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: | ברירת מחדלfalse |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תנאים: | ברירת מחדל— |

שילובים של חומרי קלט

**text\_input** · נדרש: messages

**image\_with\_text** · נדרש: messages with actual image content blocks

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext, image |
| פרמטר`conditions` | מפרטהשתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא., הפרוטוקול הזה מעביר תוכן תמונה כאשר המודל המסוים שנבחר תומך בהבנת תמונות. קבלה בפרוטוקול אינה מוכיחה שכל מודל מסוגל לעבד תמונות. |

מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תמחור מטמון מפורש

לא מופעל כאשר מתבקש מטמון מפורש

תעריפי אפס לטקסט בלבד

על מטמון, כלים ומדיה חלים תנאי התמחור הרשומים בנפרד עבור כל אחד מהם. כאשר הקלט והפלט הם טקסט בלבד

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
| --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי בסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

curl · צרו פעם אחת ושמרו את התוצאה המלאה

```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.
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON or SSE

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל בלוק תוכן, כל מזהה של קריאה לכלי, חתימת חשיבה אם הוחזרה, את כל עדכוני SSE ואת נתוני השימוש המלאים. מקטע הטקסט הראשון אינו התוצאה המלאה.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו את X-Client-Request-ID המקורי, את התגובה ואת הכותרות. תוצאה לא ידועה או result\_pending\_check אינה מתירה יצירה נוספת.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`content[]` | סוגobject |
| שדה`usage` | סוגobject |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדה חובה, בורר המודל, סוג או ייצוג הקלט אינם תקינים. | השלב הבאבדקו את פרטי האימות שהוחזרו לפני הכנת בקשה נפרדת. |
| תגובה`` | תנאיהבקשה המקורית או התוצאה אינן ידועות או דורשות בדיקה. | השלב הבאשמרו את המזהים והכותרות המקוריים; קראו רק רשומות נתמכות של מצב או ספרייה. אל תשלחו שוב בקשת יצירה. |

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages)

#### כינויים לנתיבי שיטות

`/chat/completions`

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`qwen2-vl-2b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2-vl-2b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-vl-2b-instruct&fmt=messages)

FAQ · qwen2-vl-2b-instruct

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `text`, `image` → `json`, `sse`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/messages` · `qwen2-vl-2b-instruct`: `max_tokens.minimum`: `1`

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.