LLM EU
Meniu
Modele

Intern-S1 Mini

Shanghai AI Laboratory

Doar în catalog Ponderi deschise

Ultima revizuire:

Suveranitate și găzduire

Doar în catalog

Acest model este catalogat ca referință. Nu este găzduit încă pe LLM EU și niciun endpoint propriu nu îl servește aici. Cererile către el merg direct la furnizor, conform termenilor acelui furnizor.

Rezumat

Acceptă text și imagini și răspunde în text. Intern-S1 Mini este un model "vision-language" "open-weight" de la Shanghai AI Laboratory cu 8.5B parametri, publicat sub licență Apache-2.0. Configurația publicată nu înregistrează o fereastră de context, prin urmare, acest card nu conține una. Repozitoriul a fost creat în august 2025 și este oglindit pe Hugging Face. Este un punct de control de bază fără "instruction tuning". Acest card este doar pentru catalog: LLM EU nu rulează acest model. Editorul nu menționează acoperirea lingvistică pe pagina modelului.

Specificații

Furnizor
Shanghai AI Laboratory (CN)
Fereastră de context
Neverificat: furnizorul nu a documentat această afirmație.
Parametri
8.5B
Modalități
text, vision
Licență
apache-2.0 · licence
Ponderi deschise
yes
Data lansării
18 aug. 2025
Sarcini
Raționament, Viziune, Cost redus

Limbi

Puternic: —

Adecvat: —

Puternic

    Adecvat

      Neverificat: furnizorul nu a documentat această afirmație. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Când se folosește

      Puncte forte

      • 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 8.5B parameters it fits on a single accelerator

      Limitări

      • 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 8.5B 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