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Modèles

Florence 2 Large Ft

Microsoft

Catalogue uniquement Poids ouverts

Dernière vérification:

Souveraineté et hébergement

Catalogue uniquement

Ce modèle est répertorié à titre de référence. Il n'est pas encore hébergé sur LLM EU, et aucun point de terminaison de première partie ne le sert ici. Les requêtes qui lui sont adressées vont directement au fournisseur, selon les propres conditions de celui-ci.

Résumé

Il accepte du texte et des images et répond en texte. Florence 2 Large Ft est un modèle vision-langage à poids ouverts de Microsoft avec 0.8B paramètres, publié sous licence MIT. La configuration publiée n'enregistre aucune fenêtre contextuelle, cette fiche n'en contient donc aucune. Le dépôt a été créé en juin 2024 et est mis en miroir sur Hugging Face. C'est un checkpoint de base sans réglage par instruction. Cette fiche est uniquement un catalogue : LLM EU n'exécute pas ce modèle. L'éditeur n'indique aucune couverture linguistique sur la page du modèle.

Spécifications

Fournisseur
Microsoft (US)
Fenêtre de contexte
Non vérifié : le fournisseur n'a pas documenté cette affirmation.
Paramètres
0.8B
Modalités
text, vision
Licence
mit · licence
Poids ouverts
yes
Date de publication
15 juin 2024
Tâches
Vision

Langues

Solide: —

Correct: —

Solide

    Correct

      Non vérifié : le fournisseur n'a pas documenté cette affirmation. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Quand l'utiliser

      Points forts

      • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
      • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
      • at 0.8B parameters it fits on a single accelerator

      Limites

      • 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 0.8B 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