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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Description de la source (anglais)

Qwen2.5-VL is proficient in recognizing common objects such as flowers, birds, fish, and insects. It is also highly capable of analyzing texts, charts, icons, graphics, and layouts within images.

Présentation

Caractéristiques du modèle

Contexte
128 000 tokens
Sortie maximale
115 200 tokens
Architecture
text+image->text
Tokenizer
Qwen
Limite des connaissances
2024-06-30
Modéré
Non
OPENROUTER

Tarification complète

Tarifs synchronisés depuis OpenRouter, par million de tokens.

Entrée
$0.8
par million de tokens
Sortie
$1
par million de tokens
Lecture du cache
$0.4
par million de tokens
API

Démarrage rapide

Définissez OPENROUTER_API_KEY localement. Python nécessite requests ; JavaScript s’exécute dans Node.js. Gardez la clé côté serveur.

Documentation de l’API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacités et modalités

Entrée → Sortie

Entrée
textimage
Sortie
text
API

Paramètres API pris en charge

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_logprobstop_p
Fournisseurs disponibles

1 Fournisseur

Vérifié: 7 septembre 2026

Fournisseurs en direct sur OpenRouter

Disponibilité, latence, débit et routage évoluent en continu. Consultez la source pour les données en temps réel.

OpenRouter

Parasail

fp8
Contexte
128K
Sortie maximale
115K
Entrée
$0.8
Sortie
$1
Lecture du cache
$0.4
Écriture du cache
Non indiqué
qwen

4 modèles

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