TEST
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- florence2 · dense
- Опубликована
- 27 окт 2025
Ссылки
cv-vlm
Компактная мультимодальная модель Florence-2 для анализа изображений, визуальных вопросов, OCR и сегментации.
1 422скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 окт 2025
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
shixuanleong/cv-vlm — модель компьютерного зрения с языковым интерфейсом, опубликованная Shi Xuan Leong на Hugging Face. По метаданным это Florence-2 объёмом около 0,3 млрд параметров, предназначенная для задач, где требуется анализ изображения и текстовый ответ.
Поддерживаемые сценарии включают описание изображений, визуальные вопросы и ответы, OCR и сегментацию. Модель принимает изображение и текстовый запрос, а результат формирует в текстовом виде. Репозиторий использует веса PyTorch в формате Safetensors и распространяется по лицензии MIT.
Для конкретной версии cv-vlm отдельные языковые характеристики, длина контекста и результаты оценки качества в доступных источниках не подтверждены. Florence-2 следует рассматривать как компактную модель для задач компьютерного зрения; точность зависит от изображения и типа запроса.
Сценарии применения
- получение описания изображения
- ответы на вопросы по содержимому изображения
- распознавание текста на изображениях
- сегментация объектов на изображении
Ограничения
Доступные источники не подтверждают языковой охват, длину контекста или количественные показатели качества именно этой версии. Результаты анализа зависят от изображения и формулировки запроса.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Florence2ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 1051900