VLM-R1

VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Producto ComúnImagenModelo de lenguaje visualAprendizaje por refuerzo

VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual basado en aprendizaje por refuerzo, especializado en tareas de comprensión visual, como la comprensión de expresiones de referencia (Referring Expression Comprehension, REC). El modelo, mediante la combinación de R1 (Reinforcement Learning) y SFT (Supervised Fine-Tuning), demuestra un rendimiento excepcional tanto en datos dentro como fuera del dominio. Las principales ventajas de VLM-R1 son su estabilidad y capacidad de generalización, lo que le permite sobresalir en diversas tareas de lenguaje visual. Este modelo se basa en Qwen2.5-VL y utiliza tecnologías avanzadas de aprendizaje profundo, como el mecanismo de atención Flash Attention 2, para mejorar la eficiencia computacional. VLM-R1 busca ofrecer una solución eficiente y fiable para tareas de lenguaje visual, adecuada para aplicaciones que requieren una comprensión visual precisa.

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VLM-R1

VLM-R1 Situación del tráfico más reciente

VLM-R1 Tendencia de visitas

VLM-R1 Distribución geográfica de las visitas

VLM-R1 Fuentes de tráfico

VLM-R1 Alternativas

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

mwp_ReFT — Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

Florence-VL — Herramienta de mejora de modelos de lenguaje visual, que combina un codificador visual generativo y una técnica de fusión de profundidad y amplitud.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

MiniMax-01 — Potente modelo de lenguaje con 4560 mil millones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

DRT-o1 — Modelo de traducción automática neuronal basado en cadenas de razonamiento largas para optimizar la traducción.

CogAgent — Agente GUI basado en el modelo de lenguaje visual de extremo a extremo (VLM) de código abierto

DeepSeek-VL2-Tiny — Modelo de lenguaje visual avanzado de gran tamaño y experto mixto

OpenGVLab InternVL — Un modelo de lenguaje visual de IA que proporciona servicios de análisis y descripción de imágenes.

Qwen2-VL-2B — Modelo de lenguaje visual líder en el sector, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

Pixtral-Large-Instruct-2411 — Modelo lingüístico multimodal grande de 124B parámetros

LLaMA-Mesh — Unificación de modelos de lenguaje y generación de mallas 3D

Demostración de TTS MaskGCT — Demostración de texto a voz (TTS) basada en el modelo MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modelo de aprendizaje de estructura unificada para la comprensión de documentos sin OCR

F5-TTS — Modelo de síntesis de texto a voz (TTS) de alta calidad basado en aprendizaje profundo