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在模型技术方面，与Qwen2-VL相比，Qwen2.5-VL增强了模型对时间和空间尺度的感知能力，并进一步简化了网络结构以提高模型效率。Qwen2.5-VL创新地利用丰富的检测框、点等坐标，让模型直接感知和学习图片在空间展示上的尺寸大小；同时，在时间维度也引入了动态FPS训练和绝对时间编码，进而拥有通过定位来捕捉事件的全新能力。而在重要的视觉编码器设计中，通义团队从头开始训练了原生动态分辨率的ViT，并采用RMSNorm和SwiGLU的结构使得ViT和LLM保持一致，让Qwen2.5-VL拥有更简洁高效的视觉编解码能力。