LLM EU
Meni
Modeli

Molmo 7B D 0924

Allen Institute for AI (Ai2)

Samo v katalogu Odprte uteži

Nazadnje pregledano:

Suverenost in gostovanje

Samo v katalogu

Ta model je v katalogu za referenco. Na LLM EU še ni gostovan in noben lastni endpoint ga tukaj ne streže. Zahteve zanj gredo neposredno k ponudniku, pod lastnimi pogoji tega ponudnika.

Povzetek

Molmo 7B D 0924 je odprtokodni vizualno-jezikovni model podjetja Allen Institute for AI (Ai2) z 8B parametri, objavljen pod licenco Apache-2.0. Repozitorij je bil ustvarjen septembra 2024 in je zrcaljen na Hugging Face. Sprejema besedilo in slike ter odgovarja z besedilom. Gre za osnovno kontrolno točko brez uglaševanja z navodili. Objavljena konfiguracija ne beleži kontekstnega okna, zato ga ta kartica ne vsebuje. Kartica je samo za katalog: LLM EU ne poganja tega modela. Založnik navaja 1 jezik, 1 od njih je med jeziki, v katerih objavlja Evropska unija.

Specifikacije

Ponudnik
Allen Institute for AI (Ai2) (US)
Kontekstno okno
Ni preverjeno: ponudnik te trditve ni dokumentiral.
Parametri
8B
Modalnosti
text, vision
Licenca
apache-2.0 · licence
Odprte uteži
yes
Datum izdaje
25. sep. 2024
Naloge
Vid

Jeziki

Močno: en

Zadostno: —

Močno

  • en

Zadostno

    Ni preverjeno: ponudnik te trditve ni dokumentiral. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Kdaj ga uporabiti

    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 8B parameters it fits on a single accelerator
    • the model page lists en

    Omejitve

    • 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 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