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EvolvingLMMs-Lab/NEO

Open-source native vision-language models (NEO series) that process pixels and words in one encoder-free dense architecture, with 2B and 9B releases.

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hace 3 meses

Funciones clave

  • 01Encoder-free dense architecture that unifies pixel and word encoding in one model.
  • 022B and 9B model weights released across training stages.
  • 03Evaluation guide and code built on VLMEvalKit.
  • 04Training code for NEO models in a dedicated guide.
  • 05Covers single-image, multi-image, video and spatial understanding tasks.

Casos de uso

  • Researching native or encoder-free multimodal model design.
  • Benchmarking vision-language models on image, video and spatial tasks.
  • Fine-tuning a compact 2B or 9B VLM on custom image-text data.

Temas

#multimodal#vision-language-model#vlm#encoder-free#large-language-models#deep-learning#agi#encoder-free-vlm#mllm#multimodal-large-language-models

Preguntas frecuentes

¿Qué es NEO?
Open-source native vision-language models (NEO series) that process pixels and words in one encoder-free dense architecture, with 2B and 9B releases.
¿NEO es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
NEO es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿NEO sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de NEO fue el 27 jul 2026.
¿Para qué puedo usar NEO?
Researching native or encoder-free multimodal model design. Benchmarking vision-language models on image, video and spatial tasks. Fine-tuning a compact 2B or 9B VLM on custom image-text data.
¿Dónde consigo NEO?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/NEO

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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