Model2vec
Model2Vec는 어떤 문장 변환기라도 매우 작은 정적 모델로 변환하는 기법으로, 모델 크기를 15배 줄이고 속도는 최대 500배 향상시키면서 성능 저하를 최소화합니다.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-AI에서 개발한 시각-언어 모델인 DeepSeek-VL2는 고해상도 이미지를 처리하고, MLA를 통해 빠른 응답을 제공하며, VQA 및 OCR과 같은 다양한 시각적 작업에서 뛰어난 성능을 자랑합니다. 연구원, 개발자 및 BI 분석가에게 이상적입니다.
Model2vec
| Launched | |
| Pricing Model | Free |
| Starting Price | |
| Tech used | |
| Tag | Text Analysis |
DeepSeek-VL2
| Launched | |
| Pricing Model | Free |
| Starting Price | |
| Tech used | |
| Tag | Image To Text,Answer Generators,Data Analysis |
Model2vec Rank/Visit
| Global Rank | |
| Country | |
| Month Visit |
Top 5 Countries
Traffic Sources
DeepSeek-VL2 Rank/Visit
| Global Rank | |
| Country | |
| Month Visit |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Estimated traffic data from Similarweb
What are some alternatives?
When comparing Model2vec and DeepSeek-VL2, you can also consider the following products
ktransformers - Tsinghua 대학의 KVCache.AI 팀과 QuJing Tech에서 개발한 오픈 소스 프로젝트인 KTransformers는 대규모 언어 모델 추론을 최적화합니다. 하드웨어 제약 조건을 낮추고, 24GB VRAM의 단일 GPU에서 6710억 개 파라미터 모델을 실행하며, 추론 속도를 향상(전처리 최대 286 토큰/초, 생성 최대 14 토큰/초)시켜 개인, 기업 및 학술 용도에 적합합니다.
Megatron-LM - 지속적인 연구로 대규모 트랜스포머 모델을 훈련합니다.
VectorDB - VectorDB는 임베딩 기반 텍스트 검색을 위한 간편하고 가볍고 완전한 로컬 솔루션입니다.
SmolLM - SmolLM은 1억 3,500만, 3억 6,000만, 17억 개의 매개변수로 구성된 세 가지 크기로 제공되는 최첨단 소형 언어 모델 시리즈입니다.