modele

qwen2-vl-2b-instruct

Markdown · JSON

qwen2-vl-2b-instruct

Qwen2-VL-2B-Instruct to model wizyjno-językowy Qwen do pytań o obrazy, wielojęzycznego tekstu na obrazach i wyjaśnień wizualnych. Dostarcz czytelny obraz i precyzyjne pytanie, aby uzyskać odpowiedź tekstową powiązaną z widocznymi dowodami.

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Qwen2-VL-2B-Instruct to dostrojony do instrukcji model wizyjno-językowy 2B firmy Qwen do pytań łączących obraz i tekst. Producent opisuje obsługę obrazów o różnych rozdzielczościach i proporcjach oraz rozumienie tekstu w kilku językach wewnątrz obrazów. Wygenerowany wynik jest pisemną odpowiedzią na dostarczony materiał wizualny i pytanie. Producent opisuje także zastosowanie agentów wizualnych z urządzeniami, takimi jak telefony i roboty. W takim przebiegu dostarcz bieżące środowisko wizualne i instrukcję tekstową; otaczająca aplikacja wykonuje proponowaną operację i zwraca zaobserwowany stan do następnego pytania.

Dostarcz obraz i precyzyjne pytanie

Wybierz obraz zawierający dowody potrzebne do odpowiedzi, a następnie wskaż szczegół do interpretacji. Pytanie o dokument może dotyczyć widocznego fragmentu; pytanie o wykres może wskazywać serie, osie i porównanie do wyjaśnienia. Zachowaj identyfikator obrazu wraz z żądanym wynikiem, aby odpowiedź pozostała powiązana z właściwą referencją.

Producent wymienia rozumienie obrazów i tekstu poza angielskim i chińskim, w tym języki europejskie, japoński, koreański, arabski i wietnamski. Zachowaj oryginalne brzmienie i pismo, prosząc o transkrypcję, wyjaśnienie lub tłumaczenie widocznego tekstu. Przykładowy opis może prosić o wyświetloną etykietę i osobne wyjaśnienie jej znaczenia.

Świadomie przygotuj rozdzielczość i tokeny wizualne

Qwen2-VL wykorzystuje dynamiczną rozdzielczość do odwzorowania obrazu na zmienną liczbę tokenów wizualnych. W przykładzie natywnego procesora domyślny zakres wynosi od 4 do 16 384 tokenów wizualnych na obraz. Natywny przewodnik ilustruje ustawienia minimalnej i maksymalnej liczby pikseli, w tym węższy zakres przygotowania od 256 do 1 280 tokenów obrazu, aby równoważyć szczegółowość z potrzebami przetwarzania. Te ustawienia zachowują proporcje przy zmianie rozmiaru.

Producent dopuszcza również żądaną wysokość i szerokość po zmianie rozmiaru, zaokrąglone do wielokrotności 28. Wybierz przygotowanie pozostawiające ważne etykiety czytelnymi i zachowaj oryginalny obraz przy używaniu wycinka. Natywne przykłady obejmują wiele obrazów i partie, dzięki czemu pytanie może zachować oznaczenia oddzielnych referencji.

Uwzględnij udokumentowane ograniczenia wizualne

Producent wskazuje ograniczenia przy złożonych instrukcjach wieloetapowych, liczeniu obiektów w skomplikowanych scenach i rozumowaniu przestrzennym w trzech wymiarach. Odnotowuje także niepełne rozpoznawanie konkretnych osób lub marek. Poproś o konkretną obserwację wizualną i sprawdź liczbę, etykietę lub względną pozycję, od których zależy wynik.

Producent podaje, że zbiór obrazów był aktualizowany do czerwca 2023. Dostarcz pisemny kontekst potrzebny dla nowej lub nieznanej etykiety, zamiast oczekiwać, że sam obraz ustali tę informację. W zwróconej notatce odróżniaj cytowaną etykietę od wywnioskowanej tożsamości.

Zachowaj przygotowane wejście wraz z odpowiedzią

Opublikowana konfiguracja checkpointu ustawia maksymalnie 32 768 pozycji. Przygotuj pytanie i wejścia wizualne przy użyciu odpowiadającego modelowi procesora, zachowując kolejność obrazów zastosowaną w żądaniu. Natywne narzędzie pomocnicze przyjmuje obrazy lokalne, base64 i adresy obrazów.

Zapisz razem wybraną nazwę 2B Instruct, referencje i gotową odpowiedź tekstową. W kolejnym pytaniu dołącz odpowiedni materiał i wskaż konkretną obserwację lub interpretację do zmiany, a następnie porównaj poprawiony wynik z tym źródłem.

W Ailoot użyj dokładnego identyfikatora modelu w /v1/chat/completions i umieść obraz wraz z dotyczącym go pytaniem w rozmowie. Format treści obrazu korzysta z image_url; obsługiwane źródła obrazów mogą zawierać adres obrazu lub URI danych base64. Odbierz pełną odpowiedź JSON albo wszystkie segmenty SSE, gdy włączone jest stream, i zachowaj usage wraz z gotowym wynikiem.

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

qwen2-vl-2b-instruct

Inne /qwen2-vl-2b-instruct

Start

Qwen2-VL-2B-Instruct to model wizyjno-językowy Qwen do pytań o obrazy, wielojęzycznego tekstu na obrazach i wyjaśnień wizualnych. Dostarcz czytelny obraz i precyzyjne pytanie, aby uzyskać odpowiedź tekstową powiązaną z widocznymi dowodami.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst · Obrazy
Wyniki
Tekst

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Wejście
text, image
Wyjście
text
Format wyjściowy
JSON or SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
qwen2-vl-2b-instruct
Warunki: Użyj dokładnie tego selektora trasowania Ailoot.
Domyślnie—
PolemessagesTyparrayWymaganieWymaganeWartości i limity
Warunki:
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki:
Domyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

text_input · Wymagane: messages

image_with_text · Wymagane: messages with actual image content blocks

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
ParametroptionalKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext, image
ParametrconditionsKontraktUżyj dokładnie tego selektora trasowania Ailoot., Ten protokół przenosi treści obrazowe, gdy konkretny wybrany model obsługuje analizę obrazu. Przyjęcie żądania przez protokół nie potwierdza obsługi obrazów przez każdy model.

Aliasy metody: /chat/completions

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Wycena jawnej pamięci podręcznej
Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej
Zerowe stawki wyłącznie dla tekstu
Pamięć podręczna, narzędzia i multimedia podlegają osobno podanym warunkom cenowym. Dla wyłącznie tekstowych danych wejściowych i wyjściowych

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaBazowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curl · utwórz raz i zachowaj kompletny wynik
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.

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

JSON or SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy blok treści, ID wywołania narzędzia, sygnaturę rozumowania, jeśli została zwrócona, wszystkie przyrosty SSE oraz pełne dane o zużyciu. Pierwszy fragment tekstu nie jest całym wynikiem.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj oryginalne X-Client-Request-ID, odpowiedź i nagłówki. Nieznany wynik ani wynik result_pending_check nie upoważniają do ponownego utworzenia.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
Polechoices[]Typobject
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekWymagane pole, selektor modelu, typ lub postać danych wejściowych są nieprawidłowe.Następny krokPrzed przygotowaniem osobnego żądania sprawdź zwrócone szczegóły walidacji.
OdpowiedźWarunekOryginalne żądanie lub wynik są nieznane albo wymagają sprawdzenia.Następny krokZachowaj oryginalne identyfikatory i nagłówki; odczytuj tylko obsługiwane rekordy statusu lub biblioteki. Nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct

Aliasy ścieżek metod

/chat/completions

Powiązane ID modeli

qwen2-vl-2b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2-vl-2b-instruct

qwen2-vl-2b-instruct

Inne /qwen2-vl-2b-instruct

Start

Qwen2-VL-2B-Instruct to model wizyjno-językowy Qwen do pytań o obrazy, wielojęzycznego tekstu na obrazach i wyjaśnień wizualnych. Dostarcz czytelny obraz i precyzyjne pytanie, aby uzyskać odpowiedź tekstową powiązaną z widocznymi dowodami.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst · Obrazy
Wyniki
json · sse

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Wejście
text, image
Wyjście
json, sse
Format wyjściowy
JSON or SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
qwen2-vl-2b-instruct
Warunki: Użyj dokładnie tego selektora trasowania Ailoot.
Domyślnie—
PolemessagesTyparrayWymaganieWymaganeWartości i limity
Warunki:
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki:
Domyślniefalse
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limity
Minimum: 1
Warunki:
Domyślnie—
Kombinacje materiałów wejściowych

text_input · Wymagane: messages

image_with_text · Wymagane: messages with actual image content blocks

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
ParametroptionalKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext, image
ParametrconditionsKontraktUżyj dokładnie tego selektora trasowania Ailoot., Ten protokół przenosi treści obrazowe, gdy konkretny wybrany model obsługuje analizę obrazu. Przyjęcie żądania przez protokół nie potwierdza obsługi obrazów przez każdy model.

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Wycena jawnej pamięci podręcznej
Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej
Zerowe stawki wyłącznie dla tekstu
Pamięć podręczna, narzędzia i multimedia podlegają osobno podanym warunkom cenowym. Dla wyłącznie tekstowych danych wejściowych i wyjściowych

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaBazowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

curl · utwórz raz i zachowaj kompletny wynik
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.

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON or SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy blok treści, ID wywołania narzędzia, sygnaturę rozumowania, jeśli została zwrócona, wszystkie przyrosty SSE oraz pełne dane o zużyciu. Pierwszy fragment tekstu nie jest całym wynikiem.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj oryginalne X-Client-Request-ID, odpowiedź i nagłówki. Nieznany wynik ani wynik result_pending_check nie upoważniają do ponownego utworzenia.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
Polecontent[]Typobject
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekWymagane pole, selektor modelu, typ lub postać danych wejściowych są nieprawidłowe.Następny krokPrzed przygotowaniem osobnego żądania sprawdź zwrócone szczegóły walidacji.
OdpowiedźWarunekOryginalne żądanie lub wynik są nieznane albo wymagają sprawdzenia.Następny krokZachowaj oryginalne identyfikatory i nagłówki; odczytuj tylko obsługiwane rekordy statusu lub biblioteki. Nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct

Aliasy ścieżek metod

/chat/completions

Powiązane ID modeli

qwen2-vl-2b-instruct

FAQ · qwen2-vl-2b-instruct
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

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

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

Jakich pól używa żądanie?

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

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

Jakie limity obowiązują?

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

Więcej szczegółów

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja
Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.
Kod promocyjny do 50%
Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.
Koszty w historii
Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

Wybierz subskrypcję · Sprawdź ceny modeli

Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna
Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.
Licencja resellerska
Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.
Dokumenty na stronie
Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

Poproś o licencję resellerską · Oferta i umowa licencyjna