视觉语言模型（VLM）正深刻改变着人类与图像、视频及语言的交互模式。本文将深入剖析这一前沿技术，重点介绍其中的明星模型——Qwen2-VL-72B-Instruct，探讨它如何助力开发者开创多模态智能应用的新篇章。

什么是视觉语言模型（VLM）？

简单来说，视觉语言模型（VLM）是一种融合大语言模型与视觉编码器的多模态人工智能系统——其核心是为大语言模型赋予“视觉”能力。它不仅可以处理文本输入、执行高级推理并生成自然语言输出，还能理解并分析提示中包含的图像信息。

与YOLO、DeepLab等传统视觉模型不同，VLM不再受限于固定类别或特定任务（如分类、检测）。通过在海量图文配对数据上进行预训练，VLM将视觉编码器与大语言模型深度融合，能够理解自然语言指令，并泛化至几乎所有的视觉任务类型。

VLM的核心技术优势主要体现在以下几方面：

• 多模态输入：同时接受图像和文本输入，理解两者间的语义关联。
• 共享表征空间：通过预训练将视觉与语言特征对齐到统一表征空间，实现无缝跨模态交互。
• 生成与推理：既能根据图像生成描述，也能依据指令产出视觉内容。

凭借这些能力，VLM已成为理解和生成多模态内容的关键工具，正推动人工智能在多模态场景中的广泛落地。目前，VLM已在多个实际场景中得到应用：

• 图像识别理解：不仅能识别植物、地标等物体，还能理解场景中多个对象之间的复杂关系。

• 视觉推理：通过分析图像解决问题，如解读复杂数学题或图表，甚至能正确处理极端长宽比的图片。视觉感知与逻辑推理的结合，使模型能够充当日常生活中的智能助手。

• 视频理解与实时对话：能够提炼视频核心内容、实时回答相关问题，并保持对话的连贯性，为用户提供更直观、更及时的帮助。

• 实时视频对话
  

• Visual Agent 能力：部分VLM已初步具备利用视觉能力自动完成工具调用与交互的能力。

上述应用案例均源自千问大模型家族的视觉语言模型——Qwen2-VL-72B-Instruct。

Qwen2-VL-72B 性能有多强？

Qwen2-VL-72B-Instruct 是一款拥有720亿参数的超大视觉语言模型，其在业界的表现令人瞩目。

性能表现与评测

在综合大学题目、数学能力、文档表格多语言理解、通用问答、视频理解及Agent能力等六个维度上，Qwen2-VL-72B在大部分指标上均达到最优水平，甚至超越了GPT-4o和Claude3.5-Sonnet等闭源模型，尤其在文档理解领域优势显著。仅在与GPT-4o的综合大学题目对比中尚有差距。同时，它创下了开源多模态模型的最佳纪录。

如何轻松调用顶级 VLM？

如此庞大的开源模型，本地部署并非易事——至少需要80GB以上的显存，还需配置各类框架、驱动与优化工具，加载和推理性能也是一大挑战。然而，Qwen2-VL-72B-Instruct现已集成Serverless API，开发者无需自建基础设施，即可通过API直接调用这个720亿参数的‘巨兽’。

通过 Serverless API 体验手写文本识别

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视觉语言模型正为人工智能开启全新的想象空间，而Qwen2-VL-72B-Instruct的强大能力，无疑是开发者手中一把锋利的利器。

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