LLM EU
Meniu
Modele

Molmo2 8B

Allen Institute for AI (Ai2)

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

Este un punct de control de bază fără "instruction tuning". Molmo2 8B este un model viziune-limbaj de dimensiuni medii, "open-weight", de la Allen Institute for AI (Ai2): 8.7B parametri sub licența Apache-2.0. Acceptă text și imagini și răspunde în text. Configurația publicată nu înregistrează o fereastră de context, prin urmare, acest card nu conține una. Repozitoriul a fost creat în decembrie 2025 și este oglindit pe Hugging Face. Cardul este doar pentru catalog: LLM EU nu rulează acest model. Editorul listează 1 limbă, 1 dintre ele fiind printre limbile publicate de Uniunea Europeană.

Specificații

Furnizor
Allen Institute for AI (Ai2) (US)
Fereastră de context
Neverificat: furnizorul nu a documentat această afirmație.
Parametri
8.7B
Modalități
text, vision
Licență
apache-2.0 · licence
Ponderi deschise
yes
Data lansării
14 dec. 2025
Sarcini
Viziune

Limbi

Puternic: en

Adecvat: —

Puternic

  • en

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 8.7B parameters it fits on a single accelerator
    • the model page lists en

    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 8.7B 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