Alibaba • LLM
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.
Context Window
32K tokens
Preço Input/1M
$0.25
Preço Output/1M
$0.75
Parâmetros
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O Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Alibaba, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 32K tokens, é adequado para processamento de documentos de médio porte como artigos, relatórios e seções de código.
O Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct é cobrado por uso, com preço de US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 0.75/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct em reais fica em torno de R$ 1.54/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
Ainda não temos resultados de benchmarks detalhados para o Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct. Os benchmarks são atualizados semanalmente conforme novos dados ficam disponíveis de fontes como Artificial Analysis, LM Arena e LiveBench.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct compete diretamente com modelos de nível similar. A Alibaba compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
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.
O Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct custa US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 0.75/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Ainda não temos benchmarks detalhados para o Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct. Consulte a página principal do benchmark para comparar modelos disponíveis.
Sim, o Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.
Última atualização: 23 de abril de 2026