<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>optim-okumura</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/optim-okumura/</author_url>
  <blog_title>OPTiM TECH BLOG</blog_title>
  <blog_url>https://tech-blog.optim.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>LLM</anon>
    <anon>AI</anon>
    <anon>画像処理</anon>
    <anon>Advent Calendar</anon>
  </categories>
  <description>本記事では、2025年に急速に進化した Vision Language Model (VLM) の動向を紹介します。画像をテキストとして理解するだけでなく、物体検出やOCR、セグメンテーションなど、従来は専用モデルが必要だったタスクが Qwen2.5-VL、Gemini 2.5/3.0、Qwen3-VL などの汎用モデルで可能になりつつあります。記事では各モデルの特徴や実際の利用例、精度・速度の課題、そして今後の展望について解説しています。</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech-blog.optim.co.jp%2Fentry%2F2025%2F12%2F14%2F100000&quot; title=&quot;VLMでどこまで画像解析ができる？ - OPTiM TECH BLOG&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-12-14 10:00:00</published>
  <title>VLMでどこまで画像解析ができる？</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tech-blog.optim.co.jp/entry/2025/12/14/100000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
