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Modelle

Molmo2 8B

Allen Institute for AI (Ai2)

Nur im Katalog Offene Gewichte

Zuletzt geprüft:

Souveränität und Hosting

Nur im Katalog

Dieses Modell ist als Referenz katalogisiert. Es wird noch nicht bei LLM EU gehostet, und kein Endpunkt aus erster Hand bedient es hier. Anfragen dazu gehen direkt an den Anbieter, zu dessen eigenen Bedingungen.

Zusammenfassung

Es ist ein Basis-Checkpoint ohne Instruct-Abstimmung. Molmo2 8B ist ein mittelgroßes offenes Vision-Language-Modell von Allen Institute for AI (Ai2): 8,7B Parameter unter Apache-2.0. Es nimmt Text und Bilder entgegen und antwortet in Text. Die veröffentlichte Konfiguration verzeichnet kein Kontextfenster; diese Karte führt daher keines. Das Repository wurde im Dezember 2025 angelegt und liegt auf Hugging Face. Die Karte ist reiner Katalog: LLM EU betreibt dieses Modell nicht. Der Anbieter nennt 1 Sprache, davon 1 unter den Sprachen, in denen die Europäische Union veröffentlicht.

Technische Daten

Anbieter
Allen Institute for AI (Ai2) (US)
Kontextfenster
Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.
Modellparameter
8.7B
Modalitäten
text, vision
Lizenz
apache-2.0 · licence
Offene Gewichte
yes
Veröffentlichungsdatum
14. Dez. 2025
Aufgaben
Bildverstehen

Sprachen

Stark: en

Ausreichend: —

Stark

  • en

Ausreichend

    Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Wann einsetzen

    Stärken

    • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
    • Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
    • at 8.7B parameters it fits on a single accelerator
    • the model page lists en

    Grenzen

    • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
    • no evaluation has been run by LLM EU
    • the published configuration records no context window, so the card carries none
    • at 8.7B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
    • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model