发布时间:2025-11-03 23:21:38 来源:变幻无常网 作者:知识
模型采用int4量化 ,面壁V模模态后端配备6G内存 ,小钢型重新端端侧推理速度高达/s ,磅上相比上一代模型提升33% ,侧多超一发布就支持llama.cpp,面壁V模模态vllm推理,小钢型重新端刷钻卡盟永久钻网站支持多种语言 。磅上
实时视频理解、侧多超多图联合理解、面壁V模模态多图ICL视觉类比学习 、小钢型重新端多图OCR等功能首次被放到端侧多模态模型中,磅上让模型能够更充分发挥端侧AI传感器丰富、侧多超贴近用户的面壁V模模态优势 ,能够理解拍摄视频时摄像头捕捉到的小钢型重新端文字 、从多张收据照片中快速识别票面金额并计算总金额、磅上读取单张或多张表情包。

-V 2.6的单个token编码像素密度(token)是GPT-4o的两倍 ,得益于视觉token相对于上一代减少了30%,和平卡网比同类模型减少了75% 。
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1. 单图像、多图像和视频理解 SOTA,以及与 GPT-4V 相当的设备上多模态性
新一代-V 2.6在仅8B参数的情况下 ,实现了与GPT-4V相当的综合性能 ,单图、多图、视频理解三大多模态核心能力全面超越GPT-4V,并在20B参数以下均实现了SOTA模型性能 。
在知识压缩率方面,-V 2.6实现了最高的多模态大模型像素密度(Token)是GPT-4o的两倍 。Token=编码像素数/视觉Token数 ,指的是单个Token所携带的像素密度,也就是图像信息密度 ,直接决定了多模态模型的实际运行效率 ,数值越大,和平卡网货源模型运行效率越高。
▲通过API收费法对闭源模型的token进行估算,结果显示-V 2.6是所有多峰模型中token最高的