Langkah 01 — Jelaskan gambar Anda
Tulis prompt yang menjelaskan subjek, gaya, dan detail yang ingin dihasilkan oleh Qwen.
Qwen
Jalankan analisis video, rangkum dokumen, baca gambar, dan transkrip audio dalam satu alur di Cleep AI—dengan output yang bisa dicek ulang sebelum dipakai di laporan, konten, atau keputusan tim.
Cara kerjanya
Buat gambar dengan Qwen dalam 3 langkah
Dari ide tertulis ke gambar jadi — tanpa pengaturan, tanpa plugin, tanpa Discord.
Langkah 02 — Pilih rasio aspek dan jumlah
Pilih rasio aspek dan berapa banyak variasi yang akan dihasilkan dalam satu kali jalan.
Langkah 03 — Hasilkan dan unduh
Klik hasilkan dan tunggu sejenak. Qwen membuat gambar Anda. Unduh hasilnya, atau sempurnakan prompt dan jalankan lagi.
Apa yang bisa dilakukan
Cara bekerja dengan Qwen
Alur cepat
Mulai dengan mengunggah video atau menempelkan konteks yang ingin diperiksa, lalu minta ringkasan, timeline poin penting, atau daftar pertanyaan untuk verifikasi. Untuk pemahaman visual per frame, gunakan qwen2.5-vl agar objek, teks di layar, dan adegan dapat dibaca lebih akurat. Terakhir, ekspor output ke format kerja tim (brief, checklist, atau tabel temuan) dan tandai bagian yang perlu dicek ulang pada sumbernya.
Kasus penggunaan yang paling sering dipakai tim
Tim konten dapat mengubah rekaman webinar menjadi outline artikel, kutipan narasumber, dan daftar topik lanjutan tanpa menonton ulang dari awal. Tim produk dan riset dapat mengekstrak kebutuhan pengguna dari rekaman interview, lalu menyusun temuan per tema beserta contoh kalimatnya. Untuk pekerjaan yang lebih berat di penalaran dan konsistensi jawaban panjang, Qwen3.5-27B cocok dipakai sebagai mesin utama untuk menyusun brief, argumen, dan struktur dokumen.
Pemeriksaan kualitas sebelum output dipublikasikan
Minta model menyertakan rujukan: cuplikan waktu (timestamp) untuk video, halaman untuk PDF, atau bagian teks yang diekstrak dari gambar agar klaim bisa ditelusuri. Jika ada angka, nama, atau kutipan penting, lakukan langkah kedua: minta ulang dengan format tabel dan bandingkan dengan sumber. Untuk mengurangi halusinasi, batasi permintaan pada materi yang diunggah dan tandai bagian yang bersifat asumsi agar tidak tercampur dengan fakta.
Mengapa menjalankannya lewat Cleep AI untuk kerja multimodal
Cleep AI menyatukan input video, gambar, dokumen, dan audio dalam satu tempat sehingga tim tidak perlu memecah proses ke banyak alat. Output dapat disusun sebagai ringkasan eksekutif, poin penting, tabel temuan, atau daftar aksi—sesuai kebutuhan stakeholder.
Siap mengubah materi mentah menjadi output yang rapi dan bisa dicek?
Jalankan satu tugas nyata: unggah video rapat, PDF laporan, atau audio interview, lalu minta ringkasan dan tabel temuan dengan rujukan sumber. Setelah itu, lakukan verifikasi cepat pada 3–5 poin paling kritis sebelum dibagikan ke tim. Jika hasilnya sesuai, simpan template prompt agar alur kerja bisa diulang dengan konsisten.
FAQ
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah tersedia API untuk integrasi?
Ketersediaan API bergantung pada cara implementasi yang dipilih. Untuk kebutuhan integrasi, tim biasanya memulai dari alur di Cleep AI terlebih dahulu agar format input/output dan langkah verifikasi sudah stabil sebelum diotomasi.
Apa bedanya saat dipakai untuk chat dibanding analisis dokumen atau video?
Untuk chat, fokusnya pada respons percakapan dan penalaran berkelanjutan. Untuk dokumen/video, permintaan sebaiknya menekankan ekstraksi bukti (halaman/timestamp), ringkasan terstruktur, dan daftar temuan agar hasilnya dapat ditinjau ulang.
Kemampuan inti apa yang paling relevan untuk pekerjaan sehari-hari?
Yang paling sering dipakai adalah memahami konteks panjang, merangkum materi, mengekstrak poin penting, dan menyusun output terstruktur seperti tabel temuan atau checklist. Untuk materi visual seperti slide di video atau foto dokumen, kemampuan vision menjadi kunci.
Kapan sebaiknya memakai qwen2.5-vl?
Saat tugas membutuhkan pembacaan elemen visual: teks di layar, diagram, objek, atau perubahan adegan pada video. Model vision membantu menghubungkan apa yang terlihat dengan ringkasan atau temuan yang ditulis.
Apa yang perlu diketahui sebelum memilih model untuk tim?
Pastikan ada langkah verifikasi berbasis sumber (timestamp/halaman/kutipan) dan definisikan format output yang dibutuhkan stakeholder. Uji dengan 1–2 materi nyata milik tim, lalu nilai konsistensi, kelengkapan, dan seberapa mudah hasilnya diedit.
Kesalahpahaman yang sering terjadi apa?
Menganggap ringkasan selalu identik dengan fakta tanpa pengecekan sumber. Praktik yang lebih aman adalah meminta rujukan, memeriksa poin kritis, dan memisahkan bagian yang bersifat interpretasi dari bagian yang benar-benar tersurat di materi.
