@seclink: 这款拥有120亿参数的模型采用统一的 Transformer 架构，能够高效处理原始的多模态输入，且仅需 16GB 内存即可运行，完美适配 MacBook Pro 等设备。 它在各项基准测试中表现卓越，例如在 GPQA Diamond 上…

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multimodal open-source transformer 12b-parameters local-deployment benchmark

摘要

一款120亿参数的多模态模型开源发布，采用统一Transformer架构，仅需16GB内存即可运行，在多项基准测试中表现优异，支持256K上下文窗口和140多种语言。

这款拥有120亿参数的模型采用统一的 Transformer 架构，能够高效处理原始的多模态输入，且仅需 16GB 内存即可运行，完美适配 MacBook Pro 等设备。 它在各项基准测试中表现卓越，例如在 GPQA Diamond 上取得了 78.8% 的成绩，在 DocVQA 上更是高达 94.9%，其性能足以媲美规模更大的模型； 与此同时，它还支持 256K 的上下文窗口、140 多种语言以及逐步推理能力。 目前，该模型已在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证开源发布；得益于社区开发者的适配工作，用户现可实现快速的本地部署与运行。包括 Sundar Pichai 在内的业界领袖均对其给予高度评价，称赞其在日常硬件上为智能体（Agent）工作流找到了完美的平衡点。
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缓存时间: 2026/06/04 03:57

这款拥有120亿参数的模型采用统一的 Transformer 架构，能够高效处理原始的多模态输入，且仅需 16GB 内存即可运行，完美适配 MacBook Pro 等设备。

它在各项基准测试中表现卓越，例如在 GPQA Diamond 上取得了 78.8% 的成绩，在 DocVQA 上更是高达 94.9%，其性能足以媲美规模更大的模型；

与此同时，它还支持 256K 的上下文窗口、140 多种语言以及逐步推理能力。

目前，该模型已在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证开源发布；得益于社区开发者的适配工作，用户现可实现快速的本地部署与运行。包括 Sundar Pichai 在内的业界领袖均对其给予高度评价，称赞其在日常硬件上为智能体（Agent）工作流找到了完美的平衡点。

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