ईव एक एन्कोडर-मुक्त दृश्य-भाषा मॉडल है, जिसे दलियन यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी, बीजिंग इंस्टिट्यूट ऑफ़ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और पेकिंग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने मिलकर विकसित किया है। यह विभिन्न चित्र अनुपातों में उत्कृष्ट प्रदर्शन दर्शाता है, फुयु-8बी से बेहतर प्रदर्शन करता है और मॉड्यूलर एन्कोडर-आधारित एलवीएलएम के करीब है। ईव डेटा दक्षता और प्रशिक्षण दक्षता में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, 33 मिलियन सार्वजनिक डेटा का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है, और ईव-7बी मॉडल के प्रशिक्षण के लिए 665,000 एलएलएवीए एसएफटी डेटा और ईव-7बी (एचडी) मॉडल के प्रशिक्षण के लिए अतिरिक्त 1.2 मिलियन एसएफटी डेटा का उपयोग किया गया है। ईव के विकास में एक कुशल, पारदर्शी और व्यावहारिक रणनीति का उपयोग किया गया है, जिससे क्रॉस-मॉडल शुद्ध डिकोडर आर्किटेक्चर के लिए नए रास्ते खुलते हैं।