Qwen2_VL VS MiniCPM-V2.6 多模态大模型对比分析

这是两者的主要区别是什么？

Qwen2-VL多模态大模型是千问团队最新开源的框架，具有处理多种类型的图像和视频的能力，并支持多语言文本。与之相比，MiniCPM-V2.6在图片、视频理解和复杂表格识别上表现得尤为出色。

Qwen2-VL模型结构及其特点是什么？

1. 架构设计

Qwen2-VL 模型基于 Qwen2，在结构上继续使用 ViT 并增加对动态分辨率的全面支持。

2. 改进的功能

• 多模态旋转位置嵌入：使模型能够处理文本、图片和视频中的位置信息。
• 多语言支持：支持中文、英语、日语、韩语等多种语言。

如何安装和使用Qwen2-VL模型？

安装步骤

由于资源限制，可借助Kaggle平台，使用int4量化来完成模型加载。具体代码如下：

python
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig

model_name = “Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct”
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
model_name,
quantization_config=bnb_config,
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True
).eval()

实战对比：Qwen2-VL 与 MiniCPM-V2.6

1. 案例一：图片中的计算题

• Qwen2-VL：表现略好，正确识别19道题。
• MiniCPM-V2.6：正确识别16道题。

2. 案例二：图片内容以JSON格式

结果显示，两个模型在这个测试中表现接近。

3. 案例三：复杂式中国表格识别

• MiniCPM-V2.6：结果完全正确。
• Qwen2-VL：输出有遗漏。

4. 案例四：复杂式表格转为Markdown语法

• MiniCPM-V2.6：完整正确输出。
• Qwen2-VL：结果不完整。

总结与感悟

在不同的应用场景下，两个多模态大模型各有千秋。在OCR层面和数据逻辑计算上，Qwen2-VL略胜一筹，而在复杂表格识别任务中，MiniCPM-V2.6表现更为出色。

参考资料

• Qwen2-VL 官方文档
• MiniCPM-V2.6 GitHub

我认为：在当下的技术蓬勃发展中，选择合适的技术路径可能比一味追求先进更重要。多模态模型的不断优化和创新，终将推动AI应用的更广泛落地和深入。

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