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Megrez 3B Omni
Megrez 3B Omni
Megrez-3B-Omni适用于需要进行多模态数据处理和分析的企业和开发者，如智能客服、图像识别、语音助手等领域。其高精度和多模态能力使其成为提升产品智能化水平的理想选择。
AI模型多模态#全模态理解#图像识别#语音识别#自然语言处理#端侧部署普通产品开源
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产品介绍
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简介
Megrez-3B-Omni是由无问芯穹研发的端侧全模态理解模型，基于大语言模型Megrez-3B-Instruct扩展，具备图片、文本、音频三种模态数据的理解分析能力。该模型在图像理解、语言理解、语音理解方面均取得最优精度，支持中英文语音输入及多轮对话，支持对输入图片的语音提问，根据语音指令直接响应文本，在多项基准任务上取得了领先的结果。
截图
产品特色
图像理解：基于SigLip-400M构建图像Token，在OpenCompass榜单上平均得分66.2，超越其他更大参数规模的模型。
文本处理：保持在C-EVAL、MMLU/MMLU Pro、AlignBench等多个测试集上的最优精度优势。
语音理解：采用Qwen2-Audio/whisper-large-v3的Encoder作为语音输入，支持中英文语音输入及多轮对话。
多模态交互：支持图文/图音等多种模态和模型进行交互。
端侧部署：模型设计考虑端侧部署，适用于对响应速度和数据处理有要求的应用场景。
高精度：在多个主流多模态评测基准上取得领先精度。
开源协议：遵循Apache-2.0协议开源，可自由使用和修改。
使用教程
1. 安装必要的环境和库，如torch和transformers。
2. 从Hugging Face网站下载Megrez-3B-Omni模型。
3. 根据提供的代码示例，设置模型路径并加载模型。
4. 准备输入数据，包括文本、图像和音频等。
5. 通过模型的chat函数，传入准备好的消息和内容，进行多模态交互。
6. 获取模型的响应，并根据需要进行后续处理。
7. 根据使用场景，可以调整模型参数，如max_new_tokens、temperature等，以优化性能。
流量来源
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自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
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