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Qwen2.5-VL 是什么？

Qwen2.5-VL 是 阿里达摩院推出的一系列多模态大模型，支持图像 + 语言理解与生成任务，比如图文问答、图像描述、视觉推理等。它是基于 Qwen2.5 基座语言模型，结合了 Vision Transformer（ViT）视觉编码器 + Vision-Language 融合模块 + LLM 语言模型。

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🧠 模块划分

配置表中共分为三大模块：

1. ✅ Vision Transformer (ViT)：图像编码器

负责将输入图像转换为视觉特征。

参数	含义	三个模型配置对比
Hidden Size	每个 patch token 的向量维度。表示 ViT 输出特征维度。	都是 1280
# Layers	Transformer 层数，越多表示视觉信息处理能力越强。	都是 32 层
# Num Heads	注意力头的数量，用于 Multi-Head Attention。	都是 16 头
Intermediate Size	FFN（前馈网络）中间层维度，通常是 Hidden Size 的 2~4 倍，用于提升非线性表达能力。	都是 3456
Patch Size	图像切片大小，每个 patch 是图像中的一个小块。	14 × 14
Window Size	表示每个窗口关注的区域大小，影响注意力机制的局部性。	都是 112
Full Attention Block Indexes	全局注意力所在的 Transformer 层索引（其余为窗口注意力），用于捕捉全局上下文。	{7, 15, 23, 31}

🔎 说明：ViT 配置在三个模型中完全一致，说明视觉编码器保持固定。

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2. 🔄 Vision-Language Merger：视觉语言融合模块

把图像特征和语言特征融合，为语言模型生成提供输入。

参数	含义	对比
In Channel	输入通道数，对应 ViT 的输出维度（1280）。	全部是 1280
Out Channel	输出通道数，表示融合后特征维度，也是送入 LLM 的输入维度	分别为 2048, 3584, 8192

📝 注意：随着模型规模增大，融合后的通道维度越大，表示更丰富的多模态语义表示能力。

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3. 🧾 Large Language Model (LLM)：语言模型（核心）

参数	含义	三个模型配置对比
Hidden Size	每个 token 的向量维度，即语言模型的特征维度	分别为 2048, 3584, 8192
# Layers	Transformer 层数，决定模型深度与学习能力	分别为 36, 28, 80
# KV Heads	用于 KV cache 的注意力头数，与训练/推理效率相关	分别为 2, 4, 8
Head Size	单个注意力头的维度	全部是 128
Intermediate Size	FFN 中间维度，决定非线性表达能力（通常是 Hidden Size × 2~4）	分别为 4864, 18944, 29568
Embedding Tying	是否词嵌入共享（输入 Embedding 和输出 Softmax 权重是否共享）	✅（3B）共享，✗（7B/72B）不共享
Vocabulary Size	词汇表大小，表示可识别的 token 种类数量	全部是 151,646
# Trained Tokens	训练语料 token 数量，单位是 T（万亿），影响泛化能力	全部是 4.1T

🔍 说明：

• 7B 层数比 3B 还少（28 vs 36），但参数更多，表示更宽（更大维度）而不是更深。
• 72B 模型深度大（80层），宽度也非常大，属于超大规模模型。
• 只在 3B 模型中使用了 Embedding Tying（参数共享） 来节省模型大小，较大模型未共享以增强灵活性。

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✳️ 总结对比：

模型	模型规模	多模态融合维度	LLM参数规模	适用场景
3B	中小型	2048	基础能力强	适合推理部署场景，如移动端、低算力
7B	中大型	3584	更宽更强	适合通用图文问答等场景
72B	超大模型	8192	超深超宽	适合科研、开放式多模态推理任务