
InternVL3
InternVL3 — это продвинутая серия мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), которая демонстрирует превосходную производительность в мультимодальном восприятии, рассуждении и расширенных возможностях, таких как использование инструментов, GUI-агенты, анализ промышленных изображений и восприятие трехмерного зрения.
https://internvl.opengvlab.com/?ref=aipure&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:16/06/2025
Тенденции ежемесячного трафика InternVL3
InternVL3 получил 2.7k посещений за прошлый месяц, демонстрируя Значительное снижение на уровне -54.9%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое InternVL3
InternVL3 — это последняя итерация в семействе InternVL, представляющая собой значительный прогресс в области мультимодальных технологий искусственного интеллекта. Являясь преемником InternVL 2.5, он предлагает расширенные возможности обработки и понимания нескольких типов входных данных, включая изображения, видео и текст. Модель поставляется в различных размерах, от 1B до 78B параметров, что делает ее адаптируемой для различных сценариев развертывания при сохранении высоких стандартов производительности.
Ключевые особенности InternVL3
InternVL3 - это продвинутая серия больших мультимодальных языковых моделей (MLLM), демонстрирующая превосходную общую производительность по сравнению со своим предшественником InternVL 2.5. Она отличается улучшенным мультимодальным восприятием и возможностями рассуждения, с моделями, варьирующимися от 1B до 78B параметров. Модель включает в себя ключевые разработки, такие как Variable Visual Position Encoding, Native Multimodal Pre-Training, Mixed Preference Optimization и Multimodal Test-Time Scaling.
Продвинутая мультимодальная архитектура: Поддерживает эффективный пакетный вывод с чередованием изображений, видео и текстовых входных данных с помощью различных реализаций внимания, включая SDPA и FA2
Масштабируемые размеры моделей: Предлагает несколько вариантов моделей от 1B до 78B параметров для соответствия различным потребностям развертывания и вычислительным ресурсам
Нативная мультимодальная предварительная подготовка: Заменяет обычный разогрев MLP на нативную мультимодальную предварительную подготовку для лучшего выравнивания функций и производительности
Расширенное контекстное окно: Поддерживает обработку длинных текстов, нескольких изображений и видео с улучшенными возможностями обработки
Варианты использования InternVL3
Промышленный анализ изображений: Обеспечивает детальный анализ и интерпретацию промышленных изображений для контроля качества и оптимизации процессов
Приложения GUI Agent: Облегчает взаимодействие с графическими пользовательскими интерфейсами для автоматизированного тестирования и анализа пользовательского опыта
Восприятие 3D-видения: Поддерживает расширенные задачи 3D-видения для приложений в робототехнике, автономных системах и виртуальных средах
Интеграция использования инструментов: Обеспечивает интеграцию с различными инструментами и системами для расширенной функциональности и возможностей автоматизации
Преимущества
Превосходное мультимодальное восприятие и возможности рассуждения
Гибкие варианты размера модели для различных сценариев развертывания
Комплексная поддержка нескольких типов входных данных (текст, изображение, видео)
Недостатки
Более крупные модели требуют значительных вычислительных ресурсов
Может потребоваться определенная конфигурация оборудования для оптимальной производительности (например, несколько графических процессоров для модели 78B)
Как использовать InternVL3
Установите необходимые пакеты: Установите lmdeploy>=0.7.3 и transformers>=4.37.2 с помощью pip: 'pip install lmdeploy>=0.7.3 transformers>=4.37.2'
Импортируйте необходимые библиотеки: Импортируйте необходимые библиотеки: 'from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig' и 'from lmdeploy.vl import load_image'
Выберите размер модели: Выберите один из доступных размеров модели InternVL3: 1B, 2B, 8B, 9B, 38B или 78B. Пример: model = 'OpenGVLab/InternVL3-8B'
Загрузите изображение: Загрузите свое изображение с помощью функции load_image: 'image = load_image(your_image_path)'
Создайте конвейер: Инициализируйте конвейер с соответствующей конфигурацией: 'pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))'
Сгенерируйте ответ: Получите ответ модели, передав изображение и запрос: 'response = pipe(('describe this image', image))'
Выведите результат: Отобразите ответ модели: 'print(response.text)'
Необязательно: разверните как API-сервер: Чтобы развернуть как API-сервер: 'lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-[SIZE] --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1'
Часто задаваемые вопросы о InternVL3
InternVL3 - это продвинутая мультимодальная большая языковая модель (MLLM) с открытым исходным кодом, которая демонстрирует превосходную общую производительность по сравнению с предыдущими версиями. Она позиционируется как альтернатива GPT-4V.
Популярные статьи

SweetAI Chat против HeraHaven: Найдите свое приложение для пикантного AI-чата в 2025 году
Jul 10, 2025

SweetAI Chat против Secret Desires: какой конструктор AI-партнеров подходит именно вам? | 2025
Jul 10, 2025

Как создавать вирусные AI-видео с животными в 2025 году: Пошаговое руководство
Jul 3, 2025

Лучшие альтернативы SweetAI Chat в 2025 году: сравнение лучших платформ для AI Girlfriend и NSFW Chat
Jun 30, 2025
Аналитика веб-сайта InternVL3
Трафик и рейтинги InternVL3
2.7K
Ежемесячные посещения
-
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Mar 2025-Jun 2025
Анализ пользователей InternVL3
00:00:53
Средняя продолжительность посещения
1.52
Страниц за посещение
59.69%
Показатель отказов
Основные регионы InternVL3
CN: 44.47%
TW: 20.59%
IN: 11.68%
US: 11.38%
HK: 9.6%
Others: 2.28%