总结
- IT之家注意到，POINTS1.5 仍然沿用了 POINTS1.0 中使用的经典的 LLaVA 架构，由一个 vision encoder，一个 projector 和一个大语言模型组成。 腾讯表示，POINTS1.5-7B 位居全球 1Ligthing News0B 以下开源模型的榜首，超越诸如 Qwen2-VL, InternVL2 和 MiniCPM-V-2.5 等业界领先的模型。 实际应用方面，POINTS1.5 在复杂场景的 OCR，推理能力，关键信息提取，Latex 公式提取，数学，图片翻译，物体识别等几个方面中都有不错的表现。
阅读时间
- 4 分钟, 共 623 字
分类
- 1.5, 今天, Github, Hugging, 腾讯
评价和解读
- 本文深刻洞察时事，以平易近人的方式呈现复杂的思想。
正文
IT之家 12 月 14 日消息，距离 POINT1.0 的发布已经过去两个月的时间，腾讯今天宣布推出POINTS1.5。
IT之家注意到，POINTS1.5 仍然沿用了 POINTS1.0 中使用的经典的 LLaVA 架构，由一个 vision encoder，一个 projector 和一个大语言模型组成。
据官方介绍，这一代 POINTS 模型，不仅兼顾了 POINTS1.0 中所坚持的效率优先的思想，同时极大了增强了模型的性能。
▲OpenCompass Leaderboard 的情况
腾讯表示，POINTS1.5-7B 位居全球 1Ligthing News0B 以下开源模型的榜首，超越诸如 Qwen2-VL, InternVL2 和 MiniCPM-V-2.5 等业界领先的模型。
实际应用方面，POINTS1.5 在复杂场景的 OCR，推理能力，关键信息提取，Latex 公式提取，数学，图片翻译，物体识别等几个方面中都有不错的表现。
参考资料：
-
Paper: https://huggingface.co/papers/2412.08443
-
Github: https://githuLigthing Newsb.com/WePOINTS/WePOINTS
-
HuggingFace: https://huggingface.co/WePOINTS/POINTS-1-5-Qwen-2-5-7B-Chat
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