原贴链接

视觉语言模型（VLMs）正在经历一场相当开放的变革，并且模型大小对设备友好：1. 谷歌DeepMind的PaliGemma2，有3B、10B和28B版本：https://huggingface.co/collections/google/paligemma-2-release-67500e1e1dbfdd4dee27ba48；2. OpenGVLabs的InternVL 2.5，有1B、2B、4B、8B、26B、38B和78B版本：https://huggingface.co/collections/OpenGVLab/internvl-25-673e1019b66e2218f68d7c1c；3. Qwen的Qwen 2 VL，有2B、7B和72B版本：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-vl-66cee7455501d7126940800d；4. 微软的FlorenceVL，有3B和8B版本：https://huggingface.co/jiuhai；5. Moondream2的0.5B版本：https://huggingface.co/vikhyatk/。真是生逢其时！

讨论总结

原帖分享了Open VLMs在不同规模下取得的进展，包括谷歌、OpenGVLabs、Qwen、微软、Moondream2等的相关模型成果。评论中有人补充其他模型信息，如GLM - Edge；有人说明部分模型发布时间和年龄；还有人分享使用Qwen2 - VL模型的数据抓取体验，寻求关于最佳模型的看法，表达对VLMs发展时机的认可并提及在边缘设备项目中的使用，也有人对Moondream2的性能等提出疑问，整体氛围积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 存在GLM - Edge/视觉模型相关内容，且8天前已出现并给出链接。
    • 支持理由：评论者直接给出GLM - Edge相关信息及HuggingFace链接。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen2 - VL、FlorenceVL、Moondream2各版本的新旧发布情况。
    • 正方观点：通过详细指出各模型不同版本发布时间说明情况。
    • 反方观点：无
  3. 💡 视觉语言模型数量众多，想知道哪个最好。
    • 解释：评论者感受到数量多，希望大家分享看法。
  4. 💡 认可当前是VLMs发展的好时机且正在边缘设备项目中使用VLMs。
    • 解释：表达对当前VLMs发展形势的积极态度并透露自己的使用场景。
  5. 💡 关注Moondream2的性能、VRAM和OCR情况。
    • 解释：通过提问表达对Moondream2特定方面的关注。

金句与有趣评论

  1. “😂 GLM - Edge / vision models also, although technically 8 days ago.”
    • 亮点：补充原帖未提及的GLM - Edge模型并点明时间。
  2. “🤔 Qwen2 - VL is 3 months old”
    • 亮点：提供Qwen2 - VL的年龄信息。
  3. “👀 I am using qwen2 - vl, the 7B param model, for some basic scraping and have been left feeling mostly "eh".”
    • 亮点：分享使用Qwen2 - VL 7B参数模型进行数据抓取的主观体验。
  4. “👍 Yeah ngl, really perfect timing for these.”
    • 亮点：简洁地表达对VLMs发展时机的认可。
  5. “❓ How good is moondream2?”
    • 亮点：直接提出对Moondream2性能的疑问。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对VLMs的发展表示认可并积极探索。主要分歧点不明显，可能是因为目前还处于信息分享和初步探索阶段，尚未涉及到争议性较大的话题。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同VLMs的性能比较可能会成为后续讨论话题。
  • 潜在影响：如果更多人关注VLMs性能比较，可能会影响相关模型的改进方向和市场推广。

详细内容：

《Open VLMs 的辉煌一周引发热议》

在 Reddit 上，一篇关于“Stellar week for Open VLMs - across sizes 🔥”的帖子引发了众多关注。该帖子详细介绍了各种不同规模的 Open VLMs 模型，包括 Google DeepMind 的 PaliGemma2、OpenGVLabs 的 InternVL 2.5、Qwen 的 Qwen 2 VL、Microsoft 的 FlorenceVL 以及 Moondream2 等，并附上了相关链接。此帖获得了大量点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在这些模型的发布时间和性能特点。有人指出 Qwen2-VL 已发布 3 个月，FlorenceVL 已发布 4 个月。但也有人反驳称，FlorenceVL 的相关 repo 虽早有，但公开是在昨天，与论文发布相匹配。还有人提到 Moondream2 2B 较旧，但其 0.5B 模型是昨天新发布的。

有用户分享道：“Qwen 昨天刚发布了基础模型。”还有用户表示：“我使用 qwen2 - vl 的 7B 参数模型进行一些基础的抓取工作，感觉一般。”

对于哪个模型最好，大家各抒己见。有人好奇：“这么多模型，谁能说说哪个最好？”

在众多观点中，有人认为这是一个很棒的一周，时机完美，正适用于自己的边缘设备项目。也有人觉得某些有趣的观点令人捧腹大笑。

究竟哪个模型更出色？这仍有待大家在实践中进一步探索和评价。