返回實驗室

JEVLAB NEWS Research & data

多模態模型 Jev-Omni 發布

AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.

開發者 Akhila 推出了基於 Gemma 4 12B 的多模態模型 Jev-Omni,該模型能夠處理文本、圖像、音訊和影片。此開源項目旨在擴展 AI 代理在處理多媒體數據時的快速決策能力。

翻譯摘要 · AI-assisted; check the original.

查看原文

一覽完整討論串

使用AI獨立概述CHOI的連續貼文。圖片和影片歸原作者所有,原文中的主張未經獨立驗證。

  1. 性能與處理能力
  2. 項目資源獲取

性能與處理能力

據 Choi 報導,Jev-Omni 可評估不同選項的機率。在 H200 硬體上,其圖像處理耗時 26 毫秒,音訊處理耗時 31 毫秒,儘管開發者表示其性能尚不及 Jev,但它展示了 AI 決策向多媒體領域的擴展。

@choi.openai · 原始貼文 ↗

項目資源獲取

Jev-Omni 已採用 Apache 2.0 協議開源。相關代碼與模型文件現已託管至 Hugging Face 平台,供開發者查閱與使用。

Source notes

This is a linked resource, not an independent verification of performance, cost or results. Check the original for current details.

Collected
2026-09-23
Discovered via
www.threads.com

前十名

Supporter

  1. Wallpets
  2. Walltank
  3. Chowder
  4. Falconer
  5. Lemonpod
  6. Menta
  7. Sway
  8. Peon-Ping
  9. Zeron
  10. Guideless
Supporters