OpenVision-ViT-Tiny 是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器，属于 OpenVision 家族的一部分，专注于多模态学习。
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发布时间 : 5/6/2025
模型简介
该模型是一个轻量级的视觉 Transformer 模型，设计用于高效提取图像特征，适用于多模态学习任务。
模型特点
全开放
模型完全开放，便于研究和商业使用。
高性价比
设计注重计算效率，在保持性能的同时降低资源需求。
轻量级
Tiny 版本特别适合资源受限的环境。
模型能力
图像特征提取
多模态学习支持
使用案例
计算机视觉
图像分类
可作为图像分类任务的特征提取器
多模态学习
用于视觉-语言联合表示学习
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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