InternVL3
InternVL3 ist eine fortschrittliche multimodale Large Language Model (MLLM)-Serie, die eine überlegene Leistung in multimodaler Wahrnehmung, Argumentation und erweiterten Fähigkeiten wie Tool-Nutzung, GUI-Agenten, industrieller Bildanalyse und 3D-Vision-Wahrnehmung demonstriert.
https://internvl.opengvlab.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
InternVL3 Monatliche Traffic-Trends
InternVL3 erhielt im letzten Monat 5.2k Besuche, was ein Signifikanter Rückgang von -20.3% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
Verlaufsdaten anzeigenWas ist InternVL3
InternVL3 ist die neueste Iteration der InternVL-Familie und stellt einen bedeutenden Fortschritt in der multimodalen KI-Technologie dar. Als Nachfolger von InternVL 2.5 bietet es verbesserte Fähigkeiten bei der Verarbeitung und dem Verständnis verschiedener Eingabetypen, einschließlich Bilder, Videos und Text. Das Modell ist in verschiedenen Größen von 1B bis 78B Parametern erhältlich, wodurch es an verschiedene Einsatzszenarien angepasst werden kann, während hohe Leistungsstandards beibehalten werden.
Hauptfunktionen von InternVL3
InternVL3 ist eine fortschrittliche multimodale Large Language Model (MLLM)-Serie, die im Vergleich zu ihrem Vorgänger InternVL 2.5 eine überlegene Gesamtleistung demonstriert. Sie verfügt über verbesserte multimodale Wahrnehmungs- und Denkfähigkeiten, mit Modellen, die von 1B bis 78B Parametern reichen. Das Modell beinhaltet Schlüsseldesigns wie Variable Visual Position Encoding, Native Multimodal Pre-Training, Mixed Preference Optimization und Multimodal Test-Time Scaling.
Fortschrittliche multimodale Architektur: Unterstützt effiziente Batch-Inferenz mit verschachtelten Bild-, Video- und Texteingaben durch verschiedene Aufmerksamkeitsimplementierungen, einschliesslich SDPA und FA2
Skalierbare Modellgrössen: Bietet mehrere Modellvarianten von 1B bis 78B Parametern, um verschiedenen Bereitstellungsanforderungen und Rechenressourcen gerecht zu werden
Natives multimodales Pre-Training: Ersetzt das herkömmliche MLP-Warmup durch natives multimodales Pre-Training für eine bessere Feature-Ausrichtung und -Leistung
Erweitertes Kontextfenster: Unterstützt die Verarbeitung langer Texte, mehrerer Bilder und Videos mit verbesserten Verarbeitungsfunktionen
Anwendungsfälle von InternVL3
Industrielle Bildanalyse: Ermöglicht die detaillierte Analyse und Interpretation von Industriebildern für die Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung
GUI-Agent-Anwendungen: Ermöglicht die Interaktion mit grafischen Benutzeroberflächen für automatisierte Tests und User Experience-Analysen
3D-Vision-Wahrnehmung: Unterstützt fortschrittliche 3D-Vision-Aufgaben für Anwendungen in der Robotik, autonomen Systemen und virtuellen Umgebungen
Tool-Nutzungsintegration: Ermöglicht die Integration mit verschiedenen Tools und Systemen für erweiterte Funktionalität und Automatisierungsfunktionen
Vorteile
Überlegene multimodale Wahrnehmungs- und Denkfähigkeiten
Flexible Modellgrössenoptionen für verschiedene Einsatzszenarien
Umfassende Unterstützung für mehrere Eingabetypen (Text, Bild, Video)
Nachteile
Grössere Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen
Benötigt möglicherweise spezifische Hardwarekonfigurationen für optimale Leistung (z. B. mehrere GPUs für das 78B-Modell)
Wie verwendet man InternVL3
Erforderliche Pakete installieren: Installieren Sie lmdeploy>=0.7.3 und transformers>=4.37.2 mit pip: \'pip install lmdeploy>=0.7.3 transformers>=4.37.2\'
Erforderliche Bibliotheken importieren: Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken: \'from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig\' und \'from lmdeploy.vl import load_image\'
Modellgröße auswählen: Wählen Sie aus den verfügbaren InternVL3-Modellgrößen: 1B, 2B, 8B, 9B, 38B oder 78B. Beispiel: model = \'OpenGVLab/InternVL3-8B\'
Bild laden: Laden Sie Ihr Bild mit der Funktion load_image: \'image = load_image(your_image_path)\'
Pipeline erstellen: Initialisieren Sie die Pipeline mit der entsprechenden Konfiguration: \'pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name=\'internvl2_5\'))\'
Antwort generieren: Erhalten Sie die Modellantwort, indem Sie Bild und Prompt übergeben: \'response = pipe((\'describe this image\', image))\'
Ausgabe drucken: Zeigen Sie die Antwort des Modells an: \'print(response.text)\'
Optional: Bereitstellung als API-Server: So stellen Sie als API-Server bereit: \'lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-[SIZE] --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1\'
InternVL3 FAQs
InternVL3 ist eine fortschrittliche Open-Source-Serie multimodaler, großer Sprachmodelle (MLLM), die im Vergleich zu früheren Versionen eine überlegene Gesamtleistung aufweist. Sie ist als Alternative zu GPT-4V positioniert.
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Analyse der InternVL3 Website
InternVL3 Traffic & Rankings
5.2K
Monatliche Besuche
-
Globaler Rang
-
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Feb 2025-Apr 2025
InternVL3 Nutzereinblicke
00:04:32
Durchschn. Besuchsdauer
3.6
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39.52%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von InternVL3
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Others: 3.97%
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