LLM EU
Izvēlne
Modeļi

Intern-S1

Shanghai AI Laboratory

Tikai katalogā Atvērtie svari

Pēdējo reizi pārskatīts:

Suverenitāte un mitināšana

Tikai katalogā

Šis modelis ir iekļauts katalogā uzziņai. Tas vēl nav mitināts LLM EU, un neviens pirmās puses galapunkts to šeit neapkalpo. Pieprasījumi uz to tiek nosūtīti tieši pakalpojumu sniedzējam, saskaņā ar šī pakalpojumu sniedzēja noteikumiem.

Kopsavilkums

Tas pieņem tekstu un attēlus un atbild tekstā. Intern-S1 ir atvērtā svara redzes-valodu modelis no Shanghai AI Laboratory ar 240.7B parametriem, publicēts saskaņā ar Apache-2.0 licenci. Publicētajā konfigurācijā nav norādīts konteksta logs, tāpēc šajā kartītē tas nav iekļauts. Repozitorijs tika izveidots 2025. gada jūlijā un ir atspoguļots Hugging Face. Tas ir pamata kontrolpunkts bez instrukciju apmācības. Kartīte ir tikai katalogam: LLM EU nedarbina šo modeli. Izdevējs modeļa lapā nenorāda valodu pārklājumu.

Specifikācijas

Pakalpojumu sniedzējs
Shanghai AI Laboratory (CN)
Konteksta logs
Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu.
Parametri
240.7B
Modalitātes
text, vision
Licence
apache-2.0 · licence
Atvērtie svari
yes
Izdošanas datums
2025. g. 24. jūl.
Uzdevumi
Spriešana, Redzēšana

Valodas

Spēcīga: —

Adekvāta: —

Spēcīga

    Adekvāta

      Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Kad to izmantot

      Stiprās puses

      • 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

      Ierobežojumi

      • 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 240.7B parameters, self-hosting needs multiple high-memory accelerators
      • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model