İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM

MODEL VARLIĞI

Molmo 2 (8B)

Molmo 2, Qwen 3 dil omurgası üzerine kurulu açık ağırlıklı bir görsel-dil modelidir. Ayırt edici tarafı genel görsel soru-cevaptan çok mekânsal görevler olması: nesneleri işaret ederek sayma, çoklu nesneyi kalıcı kimliklerle takip etme ve video için yoğun altyazı üretme. Ai2'ye göre 8B sürüm, görüntü işaretleme ve topraklama (grounding) kıyaslamalarında orijinal 72B Molmo'yu geçiyor; buna karşılık uzun video soru-cevabında büyük tescilli sistemler açık ara önde.

Künye

Açık ağırlık
Geliştirici
Allen Institute for AI (Ai2)
Model tipi
Çok modlu görsel-dil modeli
Modaliteler
metin · görsel · video
Açık ağırlık
Var
Lisans
Apache-2.0 (üçüncü taraf veri kümeleri nedeniyle akademik ve ticari olmayan araştırma kısıtı)
Yönetilen API
Yok
Yayın
2025-12-11

Son doğrulama: 12 Eylül 2026

Yetenekler

  • Video noktalama, çoklu nesne takibi ve yoğun video altyazılama
  • İşaretleyerek sayma (counting-by-pointing) ve altyazı farkında soru-cevap
  • Anomali tespiti ve kalıcı kimlikle nesne izleme
  • Qwen 3 dil omurgası; 4B ve 8B ölçeklerinde sunulur
  • Ai2: Meta'nın PerceptionLM'inin kullandığı video verisinin sekizde birinden azıyla eğitildi

Sınırlılıklar

  • Uzun video soru-cevabında büyük tescilli sistemler açık ara önde (Ai2'nin kendi tespiti)
  • Video topraklama hâlâ çözülmemiş: hiçbir model sayma kıyaslamalarında %40 doğruluğa ulaşamıyor
  • Lisans Apache-2.0 olmakla birlikte eğitim verisinin bir kısmı akademik/ticari olmayan araştırma kısıtı taşıyor
  • Görsel üretimi yapmaz; yalnızca metin çıktısı verir

Tipik kullanım alanları

  • Robotik için görsel topraklama ve işaretleme
  • Video arşivi analizi ve otomatik altyazılama
  • Güvenlik/anomali tespiti araştırması
  • Çok modlu araştırma taban çizgisi

Benchmark politikası

Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji

BUILD

Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?

Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.