%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Vit Gopt 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類
文本生成圖像
V
timm
1,953
1
Vit Gopt 16 SigLIP2 256
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務。
文本生成圖像
V
timm
43.20k
0
Vit SO400M 16 SigLIP2 512
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務
文本生成圖像
V
timm
1,191
4
Vit SO400M 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務。
文本生成圖像
V
timm
106.30k
2
Vit SO400M 16 SigLIP2 256
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類
文本生成圖像
V
timm
998
0
Vit SO400M 14 SigLIP2 378
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務
文本生成圖像
V
timm
1,596
1
Vit L 16 SigLIP2 512
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務
文本生成圖像
V
timm
147
2
Vit L 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
一個在WebLI數據集上訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務。
文本生成圖像
V
timm
581
0
Vit L 16 SigLIP2 256
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類
文本生成圖像
V
timm
888
0
Vit B 16 SigLIP2 512
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務
文本生成圖像
V
timm
1,442
1
Vit B 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務
文本生成圖像
V
timm
1,497
0
Vit B 16 SigLIP2
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務。
文本生成圖像
V
timm
11.26k
0
Vit B 32 SigLIP2 256
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務
文本生成圖像
V
timm
691
0
Vit B 16 SigLIP2 256
Apache-2.0
基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務
文本生成圖像
V
timm
10.32k
4
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98