Qwen2-VL 7B Instruct
qwen2-vl-7b-instruct-repAlibaba Qwen2-VL 7B served on Replicate. Open-weights vision-language model that chats about images and video, with dynamic resolution and strong OCR and document QA for its size.
- Fiyat
- ≈ $0,0024/çalıştırma
- Giriş → Çıkış
- Metin + Görüntü + Video → Metin
- Geliştirici
- Community
- Güncellendi
- 23 Eylül 2026
Playground
Qwen2-VL 7B Instruct'ı deneyin
Giriş & Sonuç
Bu çalıştırma
yaklaşık $0,0024 · 0,24 kredi
Başlangıçta $0,0072 (0,72 kredi) ayrılır; gerçek GPU süresi faturalandırılır.
Yeni misiniz?
Google ile kaydolduğunuzda 10 ücretsiz kredi ($0,10)
Kaydolduktan 24 saat sonra kullanılabilir, günde 5 çalıştırmaya kadar ve çalıştırma başına en fazla 2 kredi. Diğer oturum açma yöntemleri kredi olmadan başlar. Bu model için 13 çalıştırma yeterli.
Examples
Prompt
Describe this video in detail.
Response
The video features a monkey riding a skateboard in a park. The monkey is wearing roller skates and is seen moving forward on the skateboard, with its arms outstretched for balance. The park is filled with people sitting on benches and walking around, enjoying the sunny day. The monkey appears to be enjoying itself, and the scene is filled with a sense of fun and playfulness. The park is surrounded by trees and greenery, creating a peaceful and relaxing atmosphere. Overall, the video captures a unique and entertaining moment of a monkey enjoying a day out in the park on roller skates.
Prompt
Describe this in detail.
Response
The image shows a half of an avocado on the left side, with a pit visible inside. On the right side, there is a stylized letter "A" in a bold, uppercase font. The avocado and the letter "A" are separated by a white arrow pointing from the avocado to the letter "A," indicating a transformation or relationship between the two. The background is a light beige color.
Prompt
Describe this in detail.
Response
The image depicts a dog, specifically a Golden Retriever, enjoying a slice of watermelon. The dog is positioned on the left side of the frame, with its head lowered towards the watermelon. The watermelon is placed on a wooden table, and the dog appears to be biting into the fruit, indicating it is eating it. The background is blurred, suggesting a natural outdoor setting with greenery. The overall scene conveys a sense of relaxation and enjoyment.
Qwen2-VL 7B Instruct Hakkında
Qwen2-VL 7B Instruct, Community tarafından Multimodal kategorisinde geliştirilen bir modeldir. Railwail üzerinde Qwen2-VL 7B Instruct maliyeti ≈ $0,0024 çalıştırma başına.
Fiyatlandırma
| Tipik çalıştırma (≈ 2 s, L40S üzerinde) | $0,0024 çalıştırma başına |
|---|---|
| GPU Süresi (L40S) | $0,00117 GPU saniyesi başına |
- Çalıştırmanın gerçekten aldığı GPU süresi için faturalandırılır. Çalıştırma başladığında, bakiyenizden tipik fiyatın 3 katı ayrılır ve daha sonra kapatılır.
- 1 kredi = $0,01
Maliyet Hesaplayıcı
Fiyat hesaplayıcı
Sağlayıcıya göre tipik: yaklaşık 2,1 s
Toplam
$0,24
24 kredi
Çalışma başına
$0,0024 · 0,24 kredi
Gerçek GPU süresi faturalandırılır; bu bir tahmindir.
API
Doğrulanmış API örneği yok
Genel API, bu modelin ihtiyaç duyduğundan farklı bir giriş biçimi iletir. Yukarıdaki oyun alanını kullanın.
Özellikler
- Model Kimliği
qwen2-vl-7b-instruct-rep- Geliştirici
- Community
- Kategori
- Multimodal
- Giriş
- Metin, Görüntü, Video
- Çıkış
- Metin
- Faturalandırma
- Kullanıma göre (token veya GPU süresi)
- Katalog girişi güncellendi
- 23 Eylül 2026
Giriş Parametreleri
Modelin giriş şemasından giriş ve ayarlar. API bölümündeki örnek, API'nin hangilerini kabul ettiğini gösterir.
promptgerekliQuestion about the image or video
Tür: MetinVarsayılan: –İzin verilen değerler: en fazla 16.000 karakterimage_urlImage or video URL to analyze
Tür: MetinVarsayılan: –İzin verilen değerler: –max_tokensTür: Tam sayıVarsayılan:1024İzin verilen değerler: 1 ile 4.096 arasındatemperatureTür: SayıVarsayılan:0.7İzin verilen değerler: 0 ile 2 arasında
Etiketler
- replicate
- qwen
- alibaba
- vision-understanding
- open-weights
- ocr
Sık Sorulan Sorular
Qwen2-VL 7B Instruct nedir?
Qwen2-VL 7B Instruct, Community tarafından Multimodal kategorisinde oluşturulan bir modeldir.
Qwen2-VL 7B Instruct Railwail'de ne kadar maliyetlidir?
Railwail üzerinde Qwen2-VL 7B Instruct maliyeti ≈ $0,0024 çalıştırma başına. Her istek gerçekten ne kadar kullanırsa o kadar ücretlendirilirsiniz. Kullanım ön ödemeli kredilerden ödenir; 1 kredi $0,01 değerindedir.
Qwen2-VL 7B Instruct hangi ayarları destekler?
Giriş şemasına göre Qwen2-VL 7B Instruct şu parametreleri bilir: prompt (en fazla 16.000 karakter), image_url, max_tokens (1 ile 4.096 arasında) ve temperature (0 ile 2 arasında).
Qwen2-VL 7B Instruct ne kadar hızlıdır?
Railwail'de Qwen2-VL 7B Instruct için henüz çalıştırma süresi belirtmek için yeterli ölçülen çalıştırma yoktur. Bu, giriş, ayarlar ve sağlayıcıdaki yüke bağlıdır.
Qwen2-VL 7B Instruct, BLIP'dan daha iyi midir?
Bu göreve bağlıdır. Qwen2-VL 7B Instruct (Community) ve BLIP (Salesforce) her ikisi de Multimodal kategorisinde modellerdir. Karşılaştırma sayfası fiyatlarını ve özelliklerini yan yana gösterir.
Qwen2-VL 7B Instruct ve BLIP'ı karşılaştırQwen2-VL 7B Instruct görüntüleri işleyebilir mi?
Evet. Qwen2-VL 7B Instruct metne ek olarak giriş olarak görüntüleri kabul eder.
Karşılaştırılabilir modeller
Bu kategorideki tümü- BLIPSalesforce
Salesforce BLIP. Vision-language model for image captioning and visual question answering. Given an image it writes a short natural-language caption, or answers a question about the image when one is supplied. A widely used baseline for automatic captioning.
- CLIP InterrogatorCommunity
pharmapsychotic's CLIP Interrogator. Takes an image and produces a Stable-Diffusion-style text prompt by combining BLIP captioning with CLIP to rank likely subjects, artists, mediums and styles. Commonly used to reverse-engineer a prompt from an existing picture.
≈ $0,0457/çalıştırma
Birim başına 1.804 % daha pahalı
Qwen2-VL 7B Instruct ve CLIP Interrogator karşılaştır - Depth Anything v2Community
Monocular depth-estimation model trained on 595k labeled and 62M unlabeled images. Strong zero-shot generalization in indoor and outdoor scenes.
≈ $0,0050/çalıştırma
Birim başına 108 % daha pahalı
Qwen2-VL 7B Instruct ve Depth Anything v2 karşılaştır
Tüm Modeller Tek Bir API Aracılığıyla
Railwail'deki her model için bir API anahtarı. Kullanım, ön ödemeli kredilerden tahsil edilir, 1 kredi = $0,01.