MMStar VS OpenMMLab

让我们通过对比MMStar和OpenMMLab的优缺点,找出哪一款更适合您的需求。这份软件对比基于真实用户评测,比较了两款产品的价格、功能、支持服务、易用性和用户评价,帮助您在MMStar和OpenMMLab中作出明智选择,选择最符合企业需求的那一款。

MMStar

MMStar
MMStar,用于评估视觉语言模型大规模多模态功能的基准测试集。使用 MMStar,探索模型性能中的潜在问题,并跨多个任务评估其多模态能力。立即尝试!

OpenMMLab

OpenMMLab
OpenMMLab 是一个专注于计算机视觉研究的开源平台。它提供了代码库

MMStar

Launched
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag

OpenMMLab

Launched 2020-06-04
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Gzip
Tag MLOps

MMStar Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

OpenMMLab Rank/Visit

Global Rank 1385764
Country China
Month Visit 28379

Top 5 Countries

61.52%
6.24%
5.63%
5.24%
2.5%
China United States Hong Kong Taiwan, Province of China Singapore

Traffic Sources

56.4%
25.14%
18.46%
Direct Referrals Search

What are some alternatives?

When comparing MMStar and OpenMMLab, you can also consider the following products

MiniCPM-Llama3-V 2.5 - 凭借总计 80 亿个参数,该模型在整体性能方面超越了 GPT-4V-1106、Gemini Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 等专有模型。

Mini-Gemini - Mini-Gemini 同时支持一系列从 2B 到 34B 的密集型和 MoE 大语言模型 (LLM),并兼具图像理解、推理和生成功能。本代码库基于 LLaVA 构建。

vLLM - 面向 LLM 的高吞吐量、内存高效的推理和服务引擎

StarCoder - StarCoder 和 StarCoderBase 是在 GitHub 上的许可数据(包括 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter 笔记本)上训练的大型代码语言模型(Code LLMs)。

Yi-VL-34B - Yi Visual Language(Yi-VL)模型是Yi大型语言模型(LLM)系列的开源多模态版本,实现对图片内容的理解、识别,以及多轮对话。

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