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日本語(JA) Qwen2.5-VL 7BはM1 Max 64GBで何tok/s出るか — OCR実測で見えた「画像の複雑さは速度に効かない」理由

Qwen2.5-VL 7B 在 M1 Max 上的 OCR 速度与文本长度相关，而非图像复杂度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

最近在 M1 Max 64GB 机器上对 Qwen2.5-VL 7B 模型进行的测试表明，图像复杂度对光学字符识别 (OCR) 任务的处理速度没有显著影响。相反，需要转录的文本长度是决定输出速度的主要因素，在模型初始加载后，处理速度在每秒 23.4 到 26.0 个 token 之间。测试还表明，虽然该模型非常准确，尤其是在处理收据等结构化数据时，但在较长、自由格式的文本中偶尔会出现一些小错误，在一个 356 个字符的日语文档中发现了一个字符识别错误。 AI

影响 本次分析为考虑在本地部署视觉语言模型 (VLM) 进行 OCR 任务的用户提供了实用见解，突出了性能瓶颈和准确性限制。

排序理由 该条目详细介绍了视觉语言模型的特定性能基准和准确性测试，提供了关于其能力的经验数据。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Qwen2.5-VL 7B 在 M1 Max 上的 OCR 速度与文本长度相关，而非图像复杂度

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 日本語(JA) · bigkijimon ·

    Qwen2.5-VL 7B 在 M1 Max 64GB 上每秒能处理多少 token —— “图像复杂度不影响速度”的原因通过实际 OCR 测量显现

    <p>ローカルVLM(視覚言語モデル)の速度比較記事はいくつもあるが、載っているMacはM4 ProやM4/M5 Maxばかりで、<strong>M1 Max 64GBの実測行は1本も見当たらない</strong>。手元にちょうどQwen2.5-VL 7Bが入っていたので、OCR(画像→テキスト書き起こし)タスクで実際に測った。結論から書くと、<strong>出力速度は画像の内容にほぼ関係なく23.4〜26.0 tok/sの狭い帯に収まった</strong>。速度を決めていたのは画像の複雑さではなく、書き起こす文章の長さだった。</p> <h2> 検証環…

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