モデル紹介
These weights and model card are adapted from the original Apple model at https://huggingface.co/apple/MobileCLIP2-S2. This version uses canonical OpenCLIP configs and weight naming. MobileCLIP2 was introduced in MobileCLIP2: Improving Multi-Modal Reinforced Training (TMLR August 2025 Featured ), by Fartash Faghri, Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Cem Koc, Vaishaal Shankar, Alexander T Toshev, Oncel Tuzel, Hadi Pouransari. * `MobileCLIP2-S4` matches the accuracy of SigLIP-SO400M/14 with 2x fewer parameters and surpasses DFN ViT-L/14 at 2.5x lower latency measured on iPhone12 Pro Max. * `MobileCLIP-S3/S4` are our new architectures trained on MobileCLIP’s training dataset, DataCompDR-1B (dashed lines). * Our smallest variant `MobileCLIP-S0` obtains similar zero-shot performance as OpenAI's ViT-B/16 model while being 4.8x faster and 2.8x smaller. * `MobileCLIP-S2` obtains better avg zero-shot performance than SigLIP's ViT-B/16 model while being 2.3x faster and 2.1x smaller, and trained with 3x less seen samples. * `MobileCLIP-B (LT)` attains zero-shot ImageNet performance of **77.2%** which is significantly better than recent works like DFN and SigLIP with similar architectures or even OpenAI's ViT-L/14@336.
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。
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。
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。
収録済みの全ランキング →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：apple-amlr。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。