基于Qwen2.5-14B基础模型和VisualWebInstruct-Verified数据集训练的多模态推理模型，支持英语任务处理。
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发布时间 : 4/11/2025
模型简介
一个通用的多模态推理模型，专注于处理复杂的推理任务，可能涉及文本和视觉信息的联合理解。
模型特点
多模态理解
能够同时处理文本和视觉信息，进行联合推理
大规模预训练
基于14B参数的Qwen2.5大模型，具备强大的表征能力
高质量训练数据
使用经过验证的VisualWebInstruct数据集进行训练
模型能力
多模态推理
文本理解
视觉信息处理
复杂任务解决
使用案例
教育
多模态教学辅助
帮助解释结合文本和图像的教学内容
提升学生对复杂概念的理解
研究
科学文献分析
解析包含图表和文本的科学论文
加速研究信息提取过程
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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