モデル情報

bioclip-2.5-vith14

imageomics · bioclip-2.5-vith14

BioCLIP 2.5 Huge is a foundation model for biology organismal images. It is trained on TreeOfLife-200M on the basis of a CLIP model (ViT-H/14) pre-trained on LAION-2B. BioCLIP 2.5 Huge yields state-of-the-art performance in recognizing various species and further improves the performance on broader biological visual tasks. BioCLIP 2.5 Huge is trained on an updated version of TreeOfLife-200M that adds 19M more images to the original version (dataset to be updated with new metadata and species embeddings). In addition to the slightly larger training dataset, BioCLIP 2.5 Huge was extended to a ViT-H/14 backbone, in comparison with the ViT-L/14 backbone adopted by BioCLIP 2. The training was based on an updated version of the BioCLIP 2 repository (v2.0.0), where `torchcompile` and `pure_bf16` were used for acceleration. The model achieves new state-of-the-art performance on both species classification and broader biological visual tasks, surpassing BioCLIP 2 by 5.7% and 3.5%, respectively. Especially in FishNet, which requires the model to distinguish different habitats, BioCLIP 2.5 Huge demonstrates a 8.7% performance improvement over BioCLIP 2.

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情報更新日時2026/11/2 19:15:42
OVERVIEW

モデル紹介

BioCLIP 2.5 Huge is a foundation model for biology organismal images. It is trained on TreeOfLife-200M on the basis of a CLIP model (ViT-H/14) pre-trained on LAION-2B. BioCLIP 2.5 Huge yields state-of-the-art performance in recognizing various species and further improves the performance on broader biological visual tasks. BioCLIP 2.5 Huge is trained on an updated version of TreeOfLife-200M that adds 19M more images to the original version (dataset to be updated with new metadata and species embeddings). In addition to the slightly larger training dataset, BioCLIP 2.5 Huge was extended to a ViT-H/14 backbone, in comparison with the ViT-L/14 backbone adopted by BioCLIP 2. The training was based on an updated version of the BioCLIP 2 repository (v2.0.0), where `torchcompile` and `pure_bf16` were used for acceleration. The model achieves new state-of-the-art performance on both species classification and broader biological visual tasks, surpassing BioCLIP 2 by 5.7% and 3.5%, respectively. Especially in FishNet, which requires the model to distinguish different habitats, BioCLIP 2.5 Huge demonstrates a 8.7% performance improvement over BioCLIP 2.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

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よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。