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端上智能需求一体化解决计划相较于云端大模型，车腾端侧模型需求在资源有限的设备上快速布置、高效运转，对下降模型核算和存储需求提出更高要求。Github：起亚https://github.com/infinigence/Infini-MegrezHuggingFace：起亚https://huggingface.co/Infinigence/Megrez-3B-Omni图片、文本、音频，全模态高功用Megrez-3B-Omni回绝献身任何模态的精度，在图片、文本、音频三个模态中均获得了同尺度下最优功用。

Megrez-3B-Instruct经过在查找和对话之间智能切换，大优动版低至避免了过度依靠查找或彻底不调用查找的问题。无论是和相同三模态的VITA(basedonMixtral8×7B)、价格Baichuan-Omni-7B，价格仍是双模态的MiniCPM-V2.6(basedonQwen2-7B)、Qwen2-VL-7B、Qwen2-Audio-7B，又或是单一模态的Qwen、Baichuan等模型比较，Megrez-3B-Omni在干流基准测验集上的体现都毫不逊色。与此一起，给新Megrez-3B-Omni在场景了解、给新OCR等使命上也具有杰出体现，可以精确洞悉和剖析图画中的场景内容，并高效地从中提取文本信息，且无论是含糊的印刷体仍是杂乱的手写字，都可以轻松辨认。

Megrez-3B-Omni语音了解Megrez-3B-Omni多种模态自在切换令人惊叹的推理功率模型的规划并不是决议其速度的仅有要素，车腾因而模型小并不一定就意味着速度快。图片了解：起亚3B体量对标34B模型体现在图画了解方面，起亚Megrez-3B-Omni作为一个体积仅为3B的模型，其归纳功用体现可以全面逾越34B的庞然大物，逾越LLaVA-NeXT-Yi-34B等模型，是现在OpenCompass、MME、MMMU、OCRBench等多个干流测验集上精度最高的图画了解模型之一。

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