InternVL2_5-26B-MPO-AWQ ist ein von OpenGVLab entwickeltes multimodal großes Sprachmodell, das darauf abzielt, die Inferenzfähigkeit des Modells durch optimierte Mischpräferenzen zu verbessern. Das Modell liefert hervorragende Ergebnisse bei multimodalen Aufgaben und kann komplexe Beziehungen zwischen Bildern und Text verarbeiten. Es verwendet eine fortschrittliche Modellarchitektur und Optimierungstechniken, wodurch es einen signifikanten Vorteil bei der Verarbeitung multimodaler Daten bietet. Das Modell eignet sich für Szenarien, die eine effiziente Verarbeitung und das Verständnis multimodaler Daten erfordern, wie z. B. die Generierung von Bildbeschreibungen und die Beantwortung multimodaler Fragen. Zu den Hauptvorteilen gehören die starke Inferenzfähigkeit und die effiziente Modellarchitektur.