MiniMax-VL-01是一个强大的多模态大语言模型，采用'ViT-MLP-LLM'框架，具有动态分辨率处理能力，在多项视觉语言任务中表现优异。
Safetensors 下载量 237
发布时间 : 1/12/2025
模型简介
该模型结合了视觉变换器(ViT)、MLP投影器和基础大语言模型，能够处理从336×336到2016×2016的动态分辨率图像输入，在多模态任务中展现出顶级性能。
模型特点
动态分辨率处理
支持从336×336到2016×2016的动态分辨率输入，保留缩略图并分割编码
大规模训练
视觉变换器在6.94亿图像-标题对上训练，共处理5120亿token
多模态能力
结合视觉和语言理解，在复杂多模态任务中表现优异
模型能力
图像理解
视觉问答
文档分析
图表理解
数学推理
科学问题解答
使用案例
教育
科学问题解答
解答包含图表和公式的科学问题
在MMMU和MMMU-Pro基准测试中表现优异
文档处理
文档问答
从文档中提取信息并回答问题
在DocVQA基准测试中达到96.4%准确率
数据分析
图表理解
分析和解释图表数据
在ChartQA基准测试中达到91.7%准确率
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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