QVQ-Max：根拠に基づく思考
Qwenチームは、画像や動画の内容を理解し分析・推論して数学やプログラミングなどの問題を解決する視覚推論モデル「QVQ-Max」の正式版を公開した。
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導入 昨年12月、探索的なモデルとして QVQ-72B-Preview を発表しましたが、多くの課題がありました。本日、私たちは視覚推論モデルである QVQ-Max の最初のバージョンを正式にリリースします。このモデルは画像や動画の内容を「理解」するだけでなく、その情報を分析・推論して解決策を提供することも可能です。数学の問題から日常の疑問まで、プログラミングコードから芸術的創作に至るまで、QVQ-Max は印象的な能力を実証しています。
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Introduction Last December, we launched QVQ-72B-Preview as an exploratory model, but it had many issues. Today, we are officially releasing the first version of QVQ-Max, our visual reasoning model. This model can not only “understand” the content in images and videos but also analyze and reason with this information to provide solutions. From math problems to everyday questions, from programming code to artistic creation, QVQ-Max has demonstrated impressive capabilities.
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