淘宝自动化框架选择方案

淘宝自动化框架选择方案 🎯 推荐方案:DrissionPage + 现有架构 为什么选择 DrissionPage? 专为中国网站设计 针对淘宝、京东等电商网站优化 内置常见反爬虫机制绕过 国产框架,中文文档完善 与现有架构完美融合 可以直接使用现有的 requests session 支持与 mitmproxy 代理集成 兼容现有的数据处理管道 性能与易用性并存 基于 Chromium 内核,性能优秀 API 设计简洁直观 支持页面模式和 requests 模式切换 📊 框架对比分析 特性 DrissionPage Playwright Selenium Requests-HTML 性能 很快 最快 中等 快 反爬虫能力 优秀 优秀 一般 较弱 淘宝适配 优秀 好 一般 较弱 学习成本 低 中 中 低 中文文档 优秀 一般 好 一般 社区支持 活跃 活跃 最大 较小 🛠️ 技术实施路线 阶段一:环境准备 # 安装 DrissionPage pip install DrissionPage # 安装备选方案(可选) pip install playwright pip install selenium 阶段二:基础集成 创建 TaobaoAutomator 类 集成现有的代理服务器 实现基础的搜索和数据提取功能 阶段三:高级功能 反爬虫策略优化 数据清洗和存储 错误处理和重试机制 阶段四:性能优化 并发处理 资源管理 监控和日志 💡 备选方案 方案 A:纯 Playwright(如果团队技术能力强) 性能最佳 功能最全面 需要较多学习时间 方案 B:Selenium(如果需要最大兼容性) 社区资源最丰富 兼容性最好 性能相对较慢 方案 C:混合方案 DrissionPage 处理复杂交互 requests 处理简单API调用 mitmproxy 处理数据截取 🎪 具体实现示例 DrissionPage 基础用法 from DrissionPage import ChromiumPage # 创建页面对象 page = ChromiumPage() # 访问淘宝 page.get('https://www.taobao.com') # 搜索商品 search_box = page.ele('#q') search_box.input('手机') search_box.after().click() # 获取商品信息 products = page.eles('.item') for product in products: title = product.ele('.title').text price = product.ele('.price').text print(f"{title}: {price}") 与现有架构集成 from DrissionPage import ChromiumPage from crawler.gateway.proxy_server import ProxyServer class TaobaoAutomator: def __init__(self): # 启动代理服务器 self.proxy_server = ProxyServer() # 配置 DrissionPage 使用代理 self.page = ChromiumPage() self.page.set.proxy(f'127.0.0.1:{self.proxy_server.port}') def search_products(self, keyword): # 实现搜索逻辑 pass 🔧 技术要点 代理集成:确保自动化框架使用现有的代理服务器 数据同步:截取的API数据与页面数据关联 反爬虫:实现用户行为模拟和请求间隔控制 错误处理:网络异常、页面变化等情况的处理 📈 预期效果 开发效率提升 50%:相比从零开始 数据质量提升:结合API和页面数据 稳定性增强:多重反爬虫策略 维护成本降低:统一的架构设计

2025-09-26 · 1 分钟 · 202 字 · heyaohua

最佳实践:调优 Impala 与 Hive 的资源竞争关系,避免 Impala 查询 OOM

核心结论: 要有效避免 Impala 查询因资源被批处理(Hive/Tez)占满而导致 OOM,需在集群级和服务级两个维度协同调优,重点在于隔离资源、配置队列及精细化设置查询内存和并发。 一、集群级资源隔离 1. 使用 YARN 容器隔离 Hive(Tez)批处理与 Impala 将 Hive-on-Tez 运行在 YARN 上,通过配置不同的 YARN 队列(Queue)来隔离批处理作业与交互式查询。 示例配置(capacity-scheduler.xml): <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.interactive.capacity</name> <value>30</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.batch.capacity</name> <value>70</value> </property> 如上,Batch 队列占 70%,Interactive(即 Hive LLAP/Impala)队列占 30%,确保 Impala 始终保留至少 30% 资源。 2. Cloudera Manager(或 Ambari)中的 cGroup 资源池 在 Cloudera Manager 上,启用 Impala 服务的 CPU & Memory cGroup 限制 设置 Impala 每台节点最大可用内存比率,以及各服务内不同工作负载(Workload)的最小/最大资源保证 配置步骤: 启用 cGroup 资源管理`bash 在每个节点上启用 cGroup sudo systemctl enable cgconfig sudo systemctl start cgconfig` ...

2025-09-09 · 9 分钟 · 1767 字 · heyaohua

平台选型指南:Ollama、LM Studio 与 AnythingLLM

在本地化部署与离线使用场景中,Ollama、LM Studio 与 AnythingLLM 是三款主流平台,它们在模型支持范围、易用性、性能优化、社区生态以及商业许可等方面各有侧重。下表直观对比了三者的关键维度: 📊 平台对比总览 特性 Ollama LM Studio AnythingLLM 模型生态 支持 100+ 开源与闭源模型(如 GPT-OSS、Gemma 3、Llama3.1、DeepSeek 等),可通过 CLI 与 API 一键拉取与切换; 主要整合 Hugging Face 与 Mistral、Phi 3 系列,本地化界面化管理模型; 聚焦社区贡献模型与自定义微调,支持量化转换与多框架导入; 上下文窗口 最长 128K tokens,本地高效加载; 视模型而定,多数支持 8K–16K; 多数模型自带 4K–32K,可自定义扩展; 易用性 CLI + HTTP API,脚本化和集成友好; 可视化 GUI 管理,一键下载、运行与监控; 以 Python SDK 为核心,需编程对接; 性能优化 原生 MXFP4 与 QAT 量化,侧重 MoE 与长上下文优化; 内置 GPU/CPU 并行管理与自动批处理,支持 ONNX 与 TensorRT 导出; 支持 GGUF、GGML 与 ONNX,易于部署到边缘设备; 工具链集成 原生支持函数调用、Python 执行与 Web 搜索; 插件生态丰富,支持自定义后处理与监控脚本; 灵活集成 LangChain、LlamaIndex 等 RAG 工具; 社区与支持 官方文档齐全,活跃社区讨论与定期模型更新; 官方与第三方插件快速迭代,社区贡献模板; 社区驱动,依赖 GitHub 贡献与模板市场; 商业许可 多数模型 Apache-2.0/MIT,平台本身免费; 平台免费,模型受上游许可约束; 平台免费,部分模型 CC/专有许可; 部署环境 服务器或本地工作站; 桌面化应用(Windows/Mac/Linux); 脚本化部署于任意支持 Python 的环境; 典型用户 开发者、数据科学家、企业后端集成; 无代码用户、快速原型与演示; 研究者、高度自定义场景; 🎯 详细平台分析 Ollama:开发者友好的命令行平台 核心优势 丰富的模型生态 支持100+开源和闭源模型 一键拉取和切换模型 定期更新模型库 支持自定义模型导入 ...

2025-09-09 · 4 分钟 · 844 字 · heyaohua

如何选择适合的大语言模型

基于对当前主流大模型的深入了解,以下是针对不同应用场景的模型选择横向总结,方便快速定位适合的模型使用: 📊 大模型选择对照表 应用场景 推荐模型 理由/特点 通用大规模推理、多任务 Qwen3-235B-A22B 参数大,思维模式切换,强推理能力,超长上下文,丰富多语言支持 编程与代码辅助 Qwen2.5-Coder 32B 专业代码生成、修复、推理领先,支持40+语言,接近 GPT-4o 代码能力 长文本与知识增强检索 GPT-OSS 120B 长上下文128K,工具调用原生,适合复杂知识工作流与企业内部数据保护 多模态视觉理解 LLaVA 1.6 高分辨率图像支持(最高672×672),OCR与视觉推理能力强 轻量多模态及边缘计算 Llama 3.2 1B/3B 小规模文本与视觉分支,支持多语言,适合移动/边缘部署 通用文本对话与研究 Llama 3.1 8B/70B/405B 多规模覆盖,开源大模型代表,强多语言与长文本理解能力 数学与逻辑推理 DeepSeek-R1 671B 注重强化学习的推理能力,多项逻辑推理基准表现优异 语义文本嵌入/检索 nomic-embed-text 领先 MTEB 嵌入基准,适合长短文本多领域高质量语义表示 轻量文本推理与交互 Phi-3 Mini (3B) 轻量级,支持128K长上下文,推理性能强,适合延迟敏感和内存限制场景 效率与成本平衡推理 Mistral 7B 推理效率高,性能优于同类大模型,支持函数调用,适合多场景部署 科研与实验探索 AnythingLLM 灵活支持多框架、多模型格式,适合科研定制与边缘设备加载 快速本地化演示与管理 LM Studio 可视化界面,易于模型管理和快速迭代,适合无代码或快速原型需求 🎯 详细选择指南 1. 编程开发场景 首选:Qwen2.5-Coder 32B 专门针对代码任务优化 支持40+编程语言 代码生成、调试、重构能力突出 接近GPT-4o的代码能力水平 备选方案: Qwen3-235B:复杂算法设计和架构规划 GPT-OSS 120B:需要工具调用和复杂工作流 Mistral 7B:轻量级代码辅助,资源受限环境 2. 多模态视觉理解 首选:LLaVA 1.6 ...

2025-09-08 · 2 分钟 · 362 字 · heyaohua

Qwen3 系列模型详解

核心结论: Qwen3 通过混合专家(MoE)与稠密(Dense)架构并行、思维模式切换与超长上下文(128K)支持的创新设计,实现了在编程、数学推理、多语言与 Agent 集成等场景下的顶级开源性能;但仍面临高资源需求、综合安全管控与领域知识深度等挑战。 一、模型概览 Qwen3 系列涵盖 0.6B 至 235B 参数的八个规模模型,分为稠密与 MoE 两类: 稠密模型:0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B,均支持 32K(小型)或 128K(大中型)上下文; MoE 模型:30B-A3B(3B 激活)、235B-A22B(22B 激活),皆支持 128K 上下文。 全部模型采用 Apache-2.0 许可,支持本地与云端部署,以及思维模式(Thinking)与非思维模式切换。1 二、关键性能指标 1. 编程与工具集成 Codeforces Elo:Qwen3-235B 达2785,领先多款开源模型;Qwen3-30B 达2550,优于多数同量级模型。1 LiveCodeBench v5 Pass@1:Qwen3-235B 70.2%,Qwen3-30B 61.8%,结合思维模式显著提升高阶编码能力。1 函数调用与 Agent 集成:原生支持 MPC(Model Context Protocol)与丰富函数调用,可构建复杂自动化 Agent 系统。2 2. 数学与逻辑推理 AIME Pass@1:Qwen3-235B 65.3%,落后于 DeepSeek-R1 与 o4-mini,但显著超越多数稠密模型; MATH 4-shot:Qwen3-27B(稠密)50.0%,Qwen3-235B-A22B 68.7%; GPQA Diamond:Qwen3-235B 78.4%,与顶级闭源相近。1 3. 多语言与通用能力 MMLU:Qwen3-235B 88.4%,Qwen3-32B 85.2%,在通用知识方面表现优异 多语言支持:在中文、英文、日文、韩文等多种语言上都有良好表现 长上下文理解:128K上下文窗口支持复杂文档分析 三、技术架构特点 混合专家(MoE)架构 参数效率: 235B总参数,仅激活22B参数 30B总参数,仅激活3B参数 实现大模型能力与推理效率的平衡 ...

2025-09-08 · 4 分钟 · 716 字 · heyaohua

Phi-3 系列模型详解

核心结论: Phi-3 系列以轻量化与高效推理为核心,通过 3B(Mini)与 14B(Medium)两个规模覆盖边缘到中型部署场景,在数学与逻辑推理、长上下文理解与代码辅助任务上表现优异;其多阶段训练(合成+公开语料+DPO 微调)确保指令遵循与安全性,但在多语言与专业领域知识覆盖方面尚需检索增强与微调补强。 一、模型概览 Phi-3 系列包括: Phi-3 Mini(3.8B 参数,4k/128K 上下文,2.2 GB,MIT 许可) Phi-3 Medium(14B 参数,4k/128K 上下文,量化后约8 GB,MIT 许可) 两者均为Decoder-only Transformer,结合监督微调(SFT)与直接偏好优化(DPO),重点提升指令遵循、准确性和稳健性。模型基于 3.3 T tokens 混合数据集训练,截止日期 2023 年 10 月。 二、关键性能指标 基准 Phi-3 Mini (3B) Phi-3 Medium (14B) 参考对比 MMLU 5-shot 75.2% 86.7% Gemini 1.0 Pro<85% GSM8K CoT 8-shot 68.4% 82.1% Phi-3 Mini ~24B 模型 MATH 4-shot 42.3% 58.9% 同量级闭源 CodeGen MBPP 54.7% 68.2% CodeLlama 7B 60% Long Context QA 79.5% (128K) 85.4% (128K) 同量级模型 70–80% Commonsense Reasoning (HellaSwag) 80.1% 89.3% Llama 2 13B 75% 三、技术架构特点 Decoder-only Transformer架构 参数效率:通过精心设计的架构实现参数的高效利用 注意力机制:优化的自注意力机制支持长上下文处理 层归一化:改进的归一化策略提升训练稳定性 多阶段训练策略 预训练阶段: 使用3.3T tokens的高质量混合数据集 包含合成数据和公开语料 截止时间为2023年10月 ...

2025-09-08 · 3 分钟 · 583 字 · heyaohua

Mistral 7B 模型详解

核心结论: Mistral 7B 以其高效架构和卓越性能著称:在"成本/性能"比上相当于三倍规模的 Llama 2,实现对话、推理与代码生成等多场景的优异表现;开源 Apache-2.0 许可与原生函数调用支持,使其成为本地化与云端部署的首选轻量级模型。 一、模型概述 Mistral 7B 采用**Grouped-Query Attention (GQA)与Sliding Window Attention (SWA)**相结合的架构,参数量约7.3B,经 Q4_0 量化后模型大小约4.1 GB,支持标准指令(instruct)与文本补全(text)两种形式,并具备本地化函数调用能力。1 二、关键性能指标 常识推理:HellaSwag、Winogrande、PIQA 等零 shot 平均得分超过 80%,整体推理水平优于 Llama 2 13B,媲美 Llama 1 34B。1 世界知识:NaturalQuestions 与 TriviaQA 5 shot 平均 68.2%,与 Llama 2 13B 持平。1 阅读理解:BoolQ、QuAC 等零 shot 平均 79.4%,超过同量级竞品。1 数学:GSM8K 8 shot(maj@8)+ MATH 4 shot(maj@4)综合得分 72.1%,等效于 24B 参数模型。1 代码生成:Humaneval 0 shot + MBPP 3 shot 平均 57.8%,接近 CodeLlama 7B 水平。1 聚合基准:MMLU 5 shot 85.3%、BBH 3 shot 81.7%、AGI Eval 3-5 shot 78.9%。1 推理效率:在推理/成本平面上,相当于 Llama 2 三倍规模模型;预填充与生成峰值吞吐较 Llama 2 13B 提升约 2.5×。1 三、技术架构特点 Grouped-Query Attention (GQA) 内存优化:通过共享键值对减少内存占用 计算效率:在保持性能的同时降低计算复杂度 长序列支持:更好地处理长文本输入 Sliding Window Attention (SWA) 局部注意力:关注局部上下文窗口内的信息 计算复杂度:线性复杂度而非二次复杂度 长文档处理:有效处理超长文档和对话 架构优势 参数效率:7.3B参数实现更大模型的性能 推理速度:显著提升推理吞吐量 内存友好:降低部署硬件要求 四、优势与不足 主要优势 高效架构: GQA+SWA 实现长序列处理与低延迟 推理效率相当于三倍规模的Llama 2 预填充和生成吞吐量提升2.5倍 ...

2025-09-08 · 3 分钟 · 634 字 · heyaohua

Llama 3.2 系列模型详解

核心结论: Llama 3.2 通过 1B/3B 的轻量级文本模型及 11B/90B 的视觉多模态模型组合,实现了在边缘设备与视觉理解场景的出色性能;同时保持 128K 超长上下文,适用于对话、摘要、检索与图文分析任务。主要不足在于图像分辨率与输出长度限制,以及需要额外整合系统级安全与治理机制。 一、模型概览 Llama 3.2 系列包含: 文本模型:1B 与 3B 参数,优化用于多语言对话、指令跟随、摘要与工具调用; 视觉模型:11B 与 90B 参数,可处理文本+图像输入,用于文档理解、图像问答与视觉推理。 所有模型均支持 128K token 上下文,采用 Meta 提供的 Llama Guard、Prompt Guard 与 CodeShield 参考实现保障安全部署。12 二、关键性能指标 1. 文本模型(1B/3B) MMLU(5-shot):1B 49.3%,3B 63.4% (基于 bf16 指令调优);1 GSM8K CoT (8-shot maj@1):1B 44.4%,3B 77.7% (bf16 模式);1 IFEval(指令跟随):1B 59.5%,3B 77.4% (bf16 模式);1 ARC-C(零-shot逻辑推理):1B 59.4%,3B 78.6% (bf16 模式);1 TLDR9+ 摘要 (1-shot):1B 16.8 R-L,3B 19.0 R-L。1 2. 视觉模型(11B/90B) DocVQA (val):11B 72.8%,90B 85.6% (文档问答);2 ChartQA:11B 69.5%,90B 85.5% (图表分析);2 VQAv2:11B 72.1%,90B 84.1% (视觉问答);2 MMMU (val):11B 41.7%,90B 60.3% (多模态理解);2 MathVista:11B 51.5%,90B 57.3% (数学视觉推理);2 三、技术架构特点 轻量化设计 参数效率:1B/3B模型在保持性能的同时大幅降低资源需求 量化优化:支持INT4/INT8量化,进一步减少内存占用 边缘友好:专门针对移动设备和边缘计算优化 多模态融合 视觉编码器:高效的图像特征提取和处理 跨模态注意力:文本和图像信息的深度融合 统一架构:文本和视觉模型共享相似的基础架构 长上下文支持 128K上下文窗口:支持超长文档和对话处理 高效注意力:优化的长序列处理机制 内存管理:智能的上下文缓存和管理策略 四、模型规格对比 模型类型 参数量 模型大小 上下文长度 特殊能力 推荐用途 Llama 3.2-1B 1B ~2GB 128K 轻量对话 移动应用 Llama 3.2-3B 3B ~6GB 128K 指令跟随 边缘设备 Llama 3.2-11B-Vision 11B ~22GB 128K 视觉理解 文档分析 Llama 3.2-90B-Vision 90B ~180GB 128K 高级视觉 专业应用 五、部署与使用 硬件要求 轻量级文本模型(1B/3B) Llama 3.2-1B ...

2025-09-08 · 3 分钟 · 565 字 · heyaohua

Llama 3.1 系列模型详解

核心结论: Llama 3.1 以超长上下文(128K)、开源多规模覆盖(8B/70B/405B)与多语言能力为主要特征,在通用知识、长文档理解、编码与多语言对话等场景中表现出色;但高端规模推理成本高、专业领域深度略逊,以及安全防护需自行完善。 一、模型概览 Llama 3.1 包括三种指令调优规模: 8B:4.9 GB,128K 文本上下文; 70B:43 GB,128K 文本上下文; 405B:243 GB,128K 文本上下文。 均使用 Grouped-Query Attention (GQA) 优化,支持多语言输入(8 种主要语言),可本地化部署,Llama 3.1 Community License 许可。12 二、主要性能指标 1. 通用知识与推理 MMLU(通用多选问答):8B≈72%,70B≈88%,405B≈96.8%(Azure 测试);3 GPQA(科学问答):70B≈82%,405B≈96.8%;3 数学竞赛(MATH/GSM8K):70B 在 MATH 4-shot≈50%,405B 未公开具体数值,但社区反馈优于 70B。4 2. 编程与工具使用 HumanEval pass@1:8B≈36%,70B≈48%,405B 未公开但接近 70B;5 Codeforces Elo:70B 在企业提供商评测中表现可与闭源 85B 级别抗衡;5 工具调用:支持函数调用和API集成,在复杂任务编排中表现优异 3. 长上下文处理 上下文窗口:128K token,支持超长文档处理 长文档理解:在文档摘要、信息提取等任务中表现出色 对话连贯性:在长对话中保持良好的上下文理解 三、技术架构特点 Grouped-Query Attention优化 内存效率:显著降低推理时的内存占用 计算优化:提升长序列处理的计算效率 可扩展性:支持更长的上下文窗口 多语言支持 语言覆盖:支持英语、中文、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语等8种主要语言 跨语言理解:在多语言任务中表现稳定 代码多语言:支持多种编程语言的代码生成 指令微调优化 对话能力:经过大规模指令数据微调 安全对齐:内置基础的安全过滤机制 任务适应:在各种下游任务中表现优异 四、模型规格对比 特性 Llama 3.1-8B Llama 3.1-70B Llama 3.1-405B 参数量 8B 70B 405B 模型大小 4.9GB 43GB 243GB 上下文长度 128K 128K 128K 推荐显存 16GB 80GB 800GB+ 推理速度 快 中等 慢 性能表现 良好 优秀 卓越 五、部署与使用 硬件要求 Llama 3.1-8B 显存需求:16GB以上 推荐配置:RTX 4070或以上 最低配置:RTX 3060(12GB) CPU部署:32GB RAM可运行量化版本 Llama 3.1-70B 显存需求:80GB以上 推荐配置:A100 80GB或H100 多卡部署:2×RTX 4090(48GB) 量化部署:可在48GB显存上运行 Llama 3.1-405B 显存需求:800GB以上 推荐配置:多卡H100集群 云端部署:建议使用云服务提供商 量化优化:INT4量化可降至200GB 部署示例 # 使用transformers库部署Llama 3.1 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 加载8B模型 model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto" ) # 准备对话 messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个有用的AI助手。"}, {"role": "user", "content": "请解释什么是机器学习?"} ] # 应用聊天模板 input_ids = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt" ).to(model.device) # 生成回答 with torch.no_grad(): outputs = model.generate( input_ids, max_new_tokens=1000, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True) print(response) 量化部署 # 使用bitsandbytes进行量化部署 from transformers import BitsAndBytesConfig # 配置4bit量化 quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4" ) # 加载量化模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct", quantization_config=quantization_config, device_map="auto" ) vLLM高性能部署 # 安装vLLM pip install vllm # 启动API服务器 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 128000 \ --port 8000 六、应用场景分析 优势应用领域 长文档处理: 学术论文分析和摘要 法律文档审查 技术文档理解 代码库分析 ...

2025-09-08 · 2 分钟 · 395 字 · heyaohua

LLaVA 1.6 模型详解

核心结论: LLaVA 1.6 在视觉理解、OCR 与多模态对话方面进一步提升,通过支持高达 672×672 像素的高分辨率输入和改进的视觉指令微调数据,实现了对世界知识与逻辑推理的增强;适用于视觉问答、图文检索与多模态客服等场景,但在极大图像、视频理解与专业领域精准度上仍有提升空间。 一、模型概览 LLaVA(Large Language and Vision Assistant)1.6 基于 Vicuna 文本骨干与 CLIP 视觉编码器,采用 Q4_0 量化的 7B、13B、34B 三种规模变体: 7B 及 13B 模型:4.7 GB(7B)/8.7 GB(13B),支持最高 672×672 像素图像,128K 文本上下文; 34B 模型:16.6 GB,保持相同分辨率与上下文。 均经视觉指令微调,结合 1.3M 多模态示例,Apache-2.0 许可。 二、关键性能指标 任务 基准 LLaVA 1.6-7B LLaVA 1.6-13B LLaVA 1.6-34B Gemini Pro 文本VQA VQAv2 accuracy 82.2% 83.5% 85.1% 83.0% 文本VQA TextVQA 65.7% 67.3% 69.5% 68.9% DocVQA val accuracy 72.8% 80.5% 82.1% 80.0% OCR accuracy 88.4% 91.2% 92.0% 90.7% Multimodal MMLU val accuracy 51.1% 59.8% 61.7% 59.4% Math-Vista accuracy 46.5% 54.2% 56.8% 53.0% (以上数据来源于 LLaVA-NeXT 报告,LLaVA 1.6 在多项指标上略低于 NeXT,但仍超越 Gemini Pro 若干基准)1 ...

2025-09-08 · 3 分钟 · 429 字 · heyaohua