OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。
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发布时间 : 5/7/2025
模型简介
OpenVision ViT模型是一个视觉Transformer模型，设计用于高效提取图像特征，支持多模态学习任务。
模型特点
全开放架构
模型采用完全开放的架构设计，便于研究和商业应用。
高性价比
在保持高性能的同时，优化了计算资源使用，提高了性价比。
多模态支持
专为多模态学习设计，能够有效处理视觉与语言结合的复杂任务。
模型能力
图像特征提取
多模态学习
视觉表示学习
使用案例
计算机视觉
图像分类
使用提取的图像特征进行高效分类
跨模态检索
实现图像与文本之间的跨模态搜索
多模态应用
视觉问答
结合图像和文本信息回答问题
Safetensors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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