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 : 5/6/2025
模型简介
OpenVision模型旨在提供高效的视觉特征提取能力，支持多模态学习任务。该模型家族设计注重开放性和成本效益，适用于广泛的视觉应用场景。
模型特点
全开放性
模型完全开放，允许自由使用和修改，促进社区协作和创新。
高性价比
设计注重成本效益，在保持高性能的同时降低计算资源需求。
多模态支持
专为多模态学习任务优化，能够有效处理视觉与语言等多种数据模态。
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
图像检索
使用提取的图像特征进行高效相似图像搜索
视觉问答
结合文本和视觉信息回答关于图像内容的问题
多模态应用
图文匹配
评估图像与文本描述之间的相关性
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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