Models Web vlm

Models Web vlm

Режим: Web. Категория: VLM / image-to-text.

Всего моделей: 7.

SmolVLM 256M Instruct

Поле	Значение
Название	HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct
Label	SmolVLM 256M Instruct
Категория	VLM / image-to-text
Runtime/backend	transformers
Вес	0.24 GB catalog size, ~243 MB disk/cache
Параметры	0.256B
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 243 MB; memory/VRAM около 291 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 803 MB+ свободной VRAM/RAM и 755 MB+ disk cache
HF link	HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	captioning, VQA, image-to-text

FastVLM 0.5B

Поле	Значение
Название	onnx-community/FastVLM-0.5B-ONNX
Label	FastVLM 0.5B
Категория	VLM / image-to-text
Runtime/backend	transformers
Вес	0.46 GB catalog size, ~475 MB disk/cache
Параметры	0.5B
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 475 MB; memory/VRAM около 570 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 1082 MB+ свободной VRAM/RAM и 987 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/FastVLM-0.5B-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	captioning, VQA, image-to-text

Florence 2 base

Поле	Значение
Название	onnx-community/Florence-2-base
Label	Florence 2 base
Категория	VLM / image-to-text
Runtime/backend	transformers
Вес	0.63 GB catalog size, ~650 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 650 MB; memory/VRAM около 780 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 1292 MB+ свободной VRAM/RAM и 1162 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/Florence-2-base
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	captioning, VQA, image-to-text

Florence 2 large

Поле	Значение
Название	onnx-community/Florence-2-large
Label	Florence 2 large
Категория	VLM / image-to-text
Runtime/backend	transformers
Вес	0.63 GB catalog size, ~650 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 650 MB; memory/VRAM около 780 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 1292 MB+ свободной VRAM/RAM и 1162 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/Florence-2-large
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	captioning, VQA, image-to-text

Florence 2 large ft

Поле	Значение
Название	onnx-community/Florence-2-large-ft
Label	Florence 2 large ft
Категория	VLM / image-to-text
Runtime/backend	transformers
Вес	0.63 GB catalog size, ~650 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 650 MB; memory/VRAM около 780 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 1292 MB+ свободной VRAM/RAM и 1162 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/Florence-2-large-ft
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	captioning, VQA, image-to-text

ViT GPT-2 image captioning

Поле	Значение
Название	Xenova/vit-gpt2-image-captioning
Label	ViT GPT-2 image captioning
Категория	VLM / image-to-text
Runtime/backend	transformers
Вес	0.45 GB catalog size, ~460 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 460 MB; memory/VRAM около 950 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 1462 MB+ свободной VRAM/RAM и 972 MB+ disk cache
HF link	Xenova/vit-gpt2-image-captioning
Доступные quantizations	q8
Краткое описание	Catalog entry for VLM / image-to-text.
Best in	captioning, VQA, image-to-text

Florence 2 base finetuned

Поле	Значение
Название	onnx-community/Florence-2-base-ft
Label	Florence 2 base finetuned
Категория	VLM / image-to-text
Runtime/backend	transformers
Вес	0.76 GB catalog size, ~780 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	medium - рабочая станция или заметный GPU; disk >= 780 MB; memory/VRAM около 1500 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 2025 MB+ свободной VRAM/RAM и 1292 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/Florence-2-base-ft
Доступные quantizations	q8
Краткое описание	Catalog entry for VLM / image-to-text.
Best in	captioning, VQA, image-to-text