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DeepSeek-VL

高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VL视觉语言模型多模态理解开源人工智能Github开源项目

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

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介绍相关项目
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包
GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包
VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包，支持即插即用的评估操作，无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试，并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具，帮助专业人员和研究者评估模型性能。
InternVL - 开源多模态模型包提供商业级性能
GPT-4oGithubInternVLSOTA性能多模态模型开源开源项目
InternVL项目，作为一个领先的开源多模态模型套件，提供可媲美商业模型GPT-4o的性能。该项目开放源代码，支持多语种和高效OCR功能，在多个benchmark中展现出顶尖性能。该平台包括多种模型，如InternVL2-Pro和Mini-InternVL系列，适用于从聊天机器人至复杂多模态文档理解的应用场景。完备的文档资料和快速启动指南为社区成员提供便捷的使用和优化体验。
DeepSeek-V2-Lite-Chat - 单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型深度学习
DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构，是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B，激活参数2.4B，仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度，在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异，提供基础和对话两个版本。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构，与传统的答案引擎不同，它旨在处理大量来源，收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力，适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果，深入了解其架构特点和潜在改进空间。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
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LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
DeepSeek-Coder - 支持多种编程语言的高性能开源代码模型
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DeepSeek-Coder是一系列基于2T代码和自然语言数据训练的代码语言模型。提供1B至33B不同规模版本，支持项目级代码补全和插入。该模型在多种编程语言和基准测试中表现出色，支持87种编程语言，并在HumanEval、MBPP等评测中优于现有开源模型。
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