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基准测试最佳开源视觉语言模型：Gemma 3 vs. minicpm vs. Qwen 2.5 VL
基准测试GEMMA-3-4B，minicpm-O 2.6和QWEN2.5-VL-7B-7B - 延迟，吞吐量和可伸缩性。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
视觉语言模型（VLM）迅速成为许多生成AI应用程序的核心，从多模式聊天机器人和代理系统到自动化内容分析工具。作为开源模型的成熟，它们为专有系统提供了有希望的替代方案，使开发人员和企业能够构建具有成本效益，可扩展性和可自定义的AI解决方案。
但是，越来越多的VLM呈现出一个常见的困境：您如何为用例选择合适的模型？这通常是输出质量，延迟，吞吐量，上下文长度和基础设施成本之间的平衡行为。
您如何为用例选择合适的型号？此博客旨在通过为三个领先的开源VLM提供详细的基准和模型描述来简化决策过程：Gemma-3-4b，minicpm-o 2.6和qwen2.5-vl-7b-7b-instruct。所有基准测试均使用Clarifai的计算编排，我们自己的推理引擎运行，以确保跨模型的一致条件和可靠的比较。
此博客旨在通过为三个领先的开源VLM提供详细的基准和模型描述来简化决策过程：Gemma-3-4b，minicpm-o 2.6和qwen2.5-vl-7b-7b-instruct。 Gemma-3-4b minicpm-o 2.6 qwen2.5-vl-7b-instruct 所有基准测试都使用Clarifai的Compute编排（我们自己的推理引擎）运行，以确保跨模型的一致条件和可靠的比较。 计算编排在研究结果之前，以下是基准中使用的关键指标的快速分解。所有结果均使用Clarifai在NVIDIA L40S GPU上的Compute编排产生，输入令牌设置为500，输出令牌设置为150。
在研究结果之前，以下是基准中使用的关键指标的快速分解。所有结果均使用Clarifai在NVIDIA L40S GPU上的Compute编排产生，并将输入令牌设置为 500 和输出令牌设置为 150 。 notken的延迟： 第一个令牌（ttft）的时间：