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Clef

Clef是一个27B的多模态模型,旨在将类型化问题的状态和模式转化为决策。它处理文本、JSON、图像或视频等输入,并在单次前向传递中返回每个问题每个选项的概率。

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Clef是一个复杂的多模态AI模型,旨在将文本、JSON、图像和视频等多种输入格式转化为可操作的决策。Clef基于Qwen/Qwen3.8-27B,利用视觉编码器和联合模式头来处理和评分问题的选项。该模型特别值得注意的是其处理多种输入类型的能力,并在不生成自由格式文本或解析输出的情况下,为每个允许的选项提供概率。

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Clef API与Jev和SystemOne兼容,便于无缝集成到现有系统中。它是从Qwen/Qwen3.8-27B后训练而来,并提供一个称为Clef-Flash的更小、更快的变体。该模型的架构包括一个变换头,将证据从状态路由到每个问题,联合评分所有选项。

Clef支持图像和视频输入,处理时需要额外的库,如pillow。它可以与SGLang一起使用,并为不同的硬件设置提供特定的启动命令。该模型在各种基准测试中经过广泛测试,展示了在决策任务中的高准确性和效率。

Clef在Apache-2.0许可证下发布,供下载和集成,提供详细的配置文件以供设置。它在BFCL、ToolRet和API-Bank等基准测试中的强大表现突显了其在精确度和决策速度方面的能力。

  • 类别AI 模型与大语言模型
  • 定价模式开源
  • 部署云端
  • 平台网页版

  • 27B多模态模型

  • 与Jev和SystemOne的API兼容性

  • 从Qwen/Qwen3.8-27B后训练

  • 视觉编码器

  • 联合模式头

  • 支持图像和视频输入

  • Apache-2.0许可证

  • Clef-Flash变体

  1. 访问模型:导航到Hugging Face页面

  2. 身份验证:确保API访问凭证

  3. 设置环境:安装必要的库,如torch和pillow

  4. 通过API集成:使用Jev/SystemOne API进行请求

  5. 优化:调整配置以提高性能

  • 决策制定
  • 多模态处理
  • API集成
  • 基准测试
  • 图像和视频分析

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