InternVL3

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InternVL3 是一個先進的多模態大型語言模型 (MLLM) 系列，在多模態感知、推理和擴展能力（如工具使用、GUI 代理、工業圖像分析和 3D 視覺感知）方面表現出卓越的效能。
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InternVL3

產品資訊

更新時間：2025年05月16日

InternVL3 每月流量趨勢

InternVL3 在上個月收到了 5.2k 次訪問，呈現出 -20.3% 的顯著下降。根據我們的分析，這個趨勢與人工智能工具領域的典型市場動態相符。
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什麼是 InternVL3

InternVL3 是 InternVL 系列的最新迭代版本，代表了多模態 AI 技術的重大進步。作為 InternVL 2.5 的後繼者，它在處理和理解包括圖像、影片和文字等多種類型的輸入方面提供了增強的能力。該模型有多種尺寸，範圍從 1B 到 78B 參數，使其能夠適應不同的部署場景，同時保持高性能標準。

InternVL3 的主要功能

InternVL3 是一個先進的多模態大型語言模型（MLLM）系列，與其前身 InternVL 2.5 相比，展現出卓越的整體性能。它具有增強的多模態感知和推理能力，模型參數範圍從 10 億到 780 億。該模型結合了關鍵設計，如可變視覺位置編碼、原生多模態預訓練、混合偏好優化和多模態測試時縮放。
先進的多模態架構: 通過各種注意力實現（包括 SDPA 和 FA2），支持對交錯的圖像、視頻和文本輸入進行高效的批量推理
可擴展的模型大小: 提供從 10 億到 780 億參數的多種模型變體，以適應不同的部署需求和計算資源
原生多模態預訓練: 用原生多模態預訓練取代傳統的 MLP 預熱，以實現更好的特徵對齊和性能
增強的上下文窗口: 支持處理長文本、多張圖像和視頻，並具有改進的處理能力

InternVL3 的使用案例

工業圖像分析: 能夠對工業圖像進行詳細分析和解讀，以實現質量控制和流程優化
GUI 代理應用: 促進與圖形用戶界面的交互，以實現自動化測試和用戶體驗分析
3D 視覺感知: 支持先進的 3D 視覺任務，適用於機器人、自主系統和虛擬環境中的應用
工具使用集成: 能夠與各種工具和系統集成，以增強功能和自動化能力

優點

卓越的多模態感知和推理能力
靈活的模型大小選項，適用於不同的部署場景
全面支持多種輸入類型（文本、圖像、視頻）

缺點

較大的模型需要大量的計算資源
可能需要特定的硬件配置才能獲得最佳性能（例如，780 億參數模型需要多個 GPU）

如何使用 InternVL3

安裝所需套件: 使用 pip 安裝 lmdeploy>=0.7.3 和 transformers>=4.37.2：'pip install lmdeploy>=0.7.3 transformers>=4.37.2'
匯入所需函式庫: 匯入必要的函式庫：'from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig' 和 'from lmdeploy.vl import load_image'
選擇模型尺寸: 從可用的 InternVL3 模型尺寸中選擇：1B、2B、8B、9B、38B 或 78B。範例：model = 'OpenGVLab/InternVL3-8B'
載入圖像: 使用 load_image 函數載入您的圖像：'image = load_image(your_image_path)'
建立管線: 使用適當的配置初始化管線：'pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))'
產生回應: 透過傳遞圖像和提示來取得模型回應：'response = pipe(('describe this image', image))'
列印輸出: 顯示模型的回應：'print(response.text)'
可選：部署為 API 伺服器: 要部署為 API 伺服器：'lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-[SIZE] --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1'

InternVL3 常見問題

InternVL3 是一個先進的開源多模態大型語言模型（MLLM）系列，與之前的版本相比，它展現出卓越的整體性能。它被定位為 GPT-4V 的替代品。

InternVL3 網站分析

InternVL3 流量和排名
5.2K
每月訪問量
-
全球排名
-
類別排名
流量趨勢：Feb 2025-Apr 2025
InternVL3 用戶洞察
00:04:32
平均訪問時長
3.6
每次訪問的頁面數
39.52%
用戶跳出率
InternVL3 的主要地區

  1. CN: 51.86%

  2. SG: 15.96%

  3. TW: 13.78%

  4. IN: 9.86%

  5. KR: 4.57%

  6. Others: 3.97%

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