OpenVision 是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专为多模态学习设计。
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发布时间 : 5/6/2025
模型简介
OpenVision 提供了一系列高效的视觉编码器，适用于多模态学习任务，旨在以低成本实现高性能的视觉特征提取。
模型特点
全开放
模型完全开放，允许自由使用和修改。
高性价比
在低成本下实现高性能的视觉特征提取。
多模态支持
专为多模态学习任务设计，支持与其他模态的结合。
模型能力
图像特征提取
多模态学习
使用案例
计算机视觉
图像分类
使用 OpenVision 提取图像特征，用于分类任务。
多模态学习
结合文本和图像数据进行多模态学习。
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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