InternVL3

InternVL3

InternVL3 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (MLLM) tiên tiến, thể hiện hiệu suất vượt trội trong nhận thức đa phương thức, suy luận và các khả năng mở rộng như sử dụng công cụ, tác nhân GUI, phân tích hình ảnh công nghiệp và nhận thức thị giác 3D.
https://internvl.opengvlab.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
InternVL3

Thông tin Sản phẩm

Đã cập nhật:May 16, 2025

Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của InternVL3

InternVL3 đã nhận được 5.2k lượt truy cập trong tháng trước, thể hiện mức Suy giảm Đáng kể -20.3%. Dựa trên phân tích của chúng tôi, xu hướng này phù hợp với động lực thị trường điển hình trong lĩnh vực công cụ AI.
Xem lịch sử lưu lượng truy cập

InternVL3 là gì

InternVL3 là phiên bản mới nhất trong họ InternVL, đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ AI đa phương thức. Là phiên bản kế thừa của InternVL 2.5, nó cung cấp các khả năng nâng cao trong việc xử lý và hiểu nhiều loại đầu vào bao gồm hình ảnh, video và văn bản. Mô hình có nhiều kích thước khác nhau, từ 1B đến 78B tham số, giúp nó có thể thích ứng với các tình huống triển khai khác nhau trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn hiệu suất cao.

Các Tính năng Chính của InternVL3

InternVL3 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (MLLM) tiên tiến, thể hiện hiệu suất tổng thể vượt trội so với phiên bản tiền nhiệm InternVL 2.5. Nó có các khả năng suy luận và nhận thức đa phương thức nâng cao, với các mô hình có số lượng tham số từ 1B đến 78B. Mô hình này kết hợp các thiết kế chính như Mã hóa vị trí trực quan biến đổi, Huấn luyện trước đa phương thức gốc, Tối ưu hóa tùy chọn hỗn hợp và Chia tỷ lệ thời gian kiểm tra đa phương thức.
Kiến trúc đa phương thức nâng cao: Hỗ trợ suy luận theo lô hiệu quả với các đầu vào văn bản, video và hình ảnh xen kẽ thông qua các triển khai chú ý khác nhau bao gồm SDPA và FA2
Kích thước mô hình có thể mở rộng: Cung cấp nhiều biến thể mô hình từ 1B đến 78B tham số để phù hợp với các nhu cầu triển khai và tài nguyên tính toán khác nhau
Huấn luyện trước đa phương thức gốc: Thay thế khởi động MLP thông thường bằng huấn luyện trước đa phương thức gốc để căn chỉnh và hiệu suất tính năng tốt hơn
Cửa sổ ngữ cảnh nâng cao: Hỗ trợ xử lý văn bản dài, nhiều hình ảnh và video với khả năng xử lý được cải thiện

Các Trường hợp Sử dụng của InternVL3

Phân tích hình ảnh công nghiệp: Cho phép phân tích và giải thích chi tiết hình ảnh công nghiệp để kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa quy trình
Ứng dụng tác nhân GUI: Tạo điều kiện tương tác với giao diện người dùng đồ họa để kiểm tra tự động và phân tích trải nghiệm người dùng
Nhận thức tầm nhìn 3D: Hỗ trợ các tác vụ tầm nhìn 3D nâng cao cho các ứng dụng trong robot, hệ thống tự động và môi trường ảo
Tích hợp sử dụng công cụ: Cho phép tích hợp với các công cụ và hệ thống khác nhau để tăng cường chức năng và khả năng tự động hóa

Ưu điểm

Khả năng suy luận và nhận thức đa phương thức vượt trội
Các tùy chọn kích thước mô hình linh hoạt cho các tình huống triển khai khác nhau
Hỗ trợ toàn diện cho nhiều loại đầu vào (văn bản, hình ảnh, video)

Nhược điểm

Các mô hình lớn hơn đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể
Có thể cần các cấu hình phần cứng cụ thể để có hiệu suất tối ưu (ví dụ: nhiều GPU cho mô hình 78B)

Cách Sử dụng InternVL3

Cài đặt các gói cần thiết: Cài đặt lmdeploy>=0.7.3 và transformers>=4.37.2 bằng pip: 'pip install lmdeploy>=0.7.3 transformers>=4.37.2'
Nhập các thư viện cần thiết: Nhập các thư viện cần thiết: 'from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig' và 'from lmdeploy.vl import load_image'
Chọn kích thước mô hình: Chọn từ các kích thước mô hình InternVL3 có sẵn: 1B, 2B, 8B, 9B, 38B hoặc 78B. Ví dụ: model = 'OpenGVLab/InternVL3-8B'
Tải hình ảnh: Tải hình ảnh của bạn bằng hàm load_image: 'image = load_image(your_image_path)'
Tạo Pipeline: Khởi tạo pipeline với cấu hình phù hợp: 'pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))'
Tạo phản hồi: Nhận phản hồi của mô hình bằng cách truyền hình ảnh và lời nhắc: 'response = pipe(('describe this image', image))'
In đầu ra: Hiển thị phản hồi của mô hình: 'print(response.text)'
Tùy chọn: Triển khai dưới dạng API Server: Để triển khai dưới dạng API server: 'lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-[SIZE] --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1'

Câu hỏi Thường gặp về InternVL3

InternVL3 là một loạt mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (MLLM) mã nguồn mở tiên tiến, thể hiện hiệu suất tổng thể vượt trội so với các phiên bản trước. Nó được định vị như một giải pháp thay thế cho GPT-4V.

Phân tích Trang web InternVL3

Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của InternVL3
5.2K
Lượt truy cập hàng tháng
-
Xếp hạng Toàn cầu
-
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Feb 2025-Apr 2025
Thông tin chi tiết về Người dùng InternVL3
00:04:32
Thời lượng Truy cập Trung bình
3.6
Số trang mỗi lần Truy cập
39.52%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của InternVL3
  1. CN: 51.86%

  2. SG: 15.96%

  3. TW: 13.78%

  4. IN: 9.86%

  5. KR: 4.57%

  6. Others: 3.97%

Công cụ AI Mới nhất Tương tự InternVL3

MultipleWords
MultipleWords
MultipleWords là một nền tảng AI toàn diện cung cấp 16 công cụ mạnh mẽ cho việc tạo và thao tác nội dung trên âm thanh, video và chỉnh sửa hình ảnh với khả năng truy cập đa nền tảng.
AiTools.Ge
AiTools.Ge
AiTools.Ge là nền tảng tạo nội dung AI tất cả trong một cung cấp hơn 70 mẫu để tạo văn bản, hình ảnh, lồng ghép giọng nói, mã và nhiều hơn nữa trên nhiều ngôn ngữ.
GiGOS
GiGOS
GiGOS là một nền tảng AI cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ tiên tiến như Gemini, GPT-4, Claude và Grok với giao diện trực quan để người dùng tương tác và so sánh các mô hình AI khác nhau.
Lynklet
Lynklet
Lynklet là một nền tảng công cụ xã hội tất cả trong một kết hợp các trang liên kết tiểu sử, rút gọn URL, tạo mã QR, danh thiếp kỹ thuật số và khả năng lưu trữ tệp trong một giải pháp toàn diện.