LLM EU
Izbornik
Modeli

Molmo2 4B

Allen Institute for AI (Ai2)

Samo u katalogu Otvoreni utezi

Posljednji pregled:

Suverenost i hosting

Samo katalog

Ovaj model je u katalogu za referencu. Još nije hostan na LLM EU i nijedan endpoint prvog lica ga ovdje ne poslužuje. Zahtjevi za njega idu izravno pružatelju, pod uvjetima tog pružatelja.

Sažetak

To je osnovna kontrolna točka bez podešavanja instrukcija. Molmo2 4B je vizualno-jezični model srednje veličine otvorenih težina od Allen Institute for AI (Ai2): 4.9B parametara pod Apache-2.0 licencom. Prihvaća tekst i slike te odgovara tekstom. Objavljena konfiguracija ne bilježi kontekstni prozor, stoga ova kartica ne sadrži tu informaciju. Repozitorij je stvoren u prosincu 2025. i zrcaljen je na Hugging Faceu. Kartica je samo za katalog: LLM EU ne pokreće ovaj model. Izdavač navodi 1 jezik, od kojih je 1 među jezicima na kojima Europska unija objavljuje.

Specifikacije

Pružatelj
Allen Institute for AI (Ai2) (US)
Kontekstni prozor
Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju.
Parametri
4.9B
Modaliteti
text, vision
Licenca
apache-2.0 · licence
Otvoreni utezi
yes
Datum izdanja
14. pro 2025.
Zadaci
Vizija, Niska cijena

Jezici

Jako: en

Zadovoljavajuće: —

Jako

  • en

Zadovoljavajuće

    Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Kada ga koristiti

    Prednosti

    • 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 4.9B parameters it fits on a single accelerator
    • the model page lists en

    Ograničenja

    • 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 4.9B 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