模型介绍
The SwiftFormer model was proposed in SwiftFormer: Efficient Additive Attention for Transformer-based Real-time Mobile Vision Applications by Abdelrahman Shaker, Muhammad Maaz, Hanoona Rasheed, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan. SwiftFormer paper introduces a novel efficient additive attention mechanism that effectively replaces the quadratic matrix multiplication operations in the self-attention computation with linear element-wise multiplications. A series of models called 'SwiftFormer' is built based on this, which achieves state-of-the-art performance in terms of both accuracy and mobile inference speed. Even their small variant achieves 78.5% top-1 ImageNet1K accuracy with only 0.8 ms latency on iPhone 14, which is more accurate and 2× faster compared to MobileViT-v2. url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg' image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
主要特点
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价，请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
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。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用？
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗？
不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
许可证：来源未披露，须进一步核验。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。