DeepSeek這家近年來迅速崛起的AI公司,又一次震驚業界!他們剛剛發布了全新的多模態模型Janus-Pro系列,并將其全部開源。憑借強悍的性能與MIT協議帶來的商業自由,這款小而精的多模態模型直接鎖定了行業焦點,可在圖像生成和分析上全面超越OpenAI的DALL-E 3。
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一場參數效率的革命:Janus-Pro-7B
小模型,強能力
- 7B參數小體量卻能同時實現多模態理解生成雙能力,打破以往“模型大才能強”的固有印象。
- **零樣本泛化性能提升 37%**(基于 GenEval 測試)直接吊打主流生成模型,如 DALL-E 3。
- 單卡支持 4K 圖片生成,速度比Stable Diffusion 32倍
Janus Pro與其他模型表現比較
DeepSeek一己之力,快干翻了美股,看看英偉達的股票。
DeepSeek一下子干掉了納斯達克4.9%。
對比 OpenAI DALL-E 3:Janus-Pro 完勝的三大維度
1. 架構革命
Janus-Pro 的視覺編碼解耦+自研 Rectified Flow 技術,讓單模型便能駕馭20+跨模態任務,顯著提升理解與生成效率。
2. 工業級生成效果
例如“故宮屋檐下的機械戰甲”,Janus-Pro 的生成效果呈現出準確合理的構圖,而 DALL-E 3 仍常陷入“四不像”困境。
3. 開源與商業自由
Janus-Pro 使用的MIT協議,允許用戶免費商用,幫助中小企業節省百萬級開發費用,這對閉源的 OpenAI 無疑形成強有力的沖擊。
DeepSeek 發布 Janus-Pro 系列的背景
Janus-Pro是 Janus 模型的升級版本,名稱來源于羅馬神話中的雙面神“雅努斯”(Janus),象征著“理解過去與創造未來”的能力。
- 目標:在多模態統一模型中,探索理解與生成的深度整合
- 意義:以開源方式打破 AI 技術封鎖,為開發者與企業提供自由工具。
核心改進與技術亮點
更科學的訓練策略
DeepSeek 對 Janus-Pro 的訓練流程進行了全面優化,顯著提升了訓練的效率與穩定性。超大規模訓練數據
Janus-Pro 的數據量是前代模型的3倍,涵蓋更多樣化的場景,讓模型知識更全面。模型規模與算力需求平衡
推出了 1B 和 7B 兩種參數版本,兼顧性能與計算成本,適合更多使用場景。
性能對比:為什么說它是“參數效率王者”?
模型多模態能力生成速度商用自由參數規模Janus-Pro-7B?理解+生成? 快 2倍? MIT開源7BDALL-E 3?僅生成? 較慢?閉源不公開Stable Diffusion 3?單模態生成? 快? 開源數百M
亮點分析:
- 參數規模緊湊:僅 7B 參數即可完成多模態任務,對算力需求友好。
- 速度表現突出:支持 4K 圖像生成,生成速度比主流模型高出至少1倍
突破性的多模態任務能力
理解任務
- 視覺問答:從圖片中回答細節問題,準確率媲美專用視覺問答模型。
- 地標識別:識別文化地標的能力大幅提升,可準確定位。
- 文字識別:處理復雜場景中的文字信息,解析準確度高。
生成任務
- 文本到圖像:顯著提升生成質量穩定性,尤其擅長文化背景豐富的場景。
- 指令跟隨能力強:能夠根據用戶的詳細描述生成符合預期的高質量圖像。
模型下載與體驗
開源地址
- 模型(7B版本):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
- 模型(1B版本):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B
東方破曉,邀世界共赴星辰
Janus-Pro 的發布,再次向世界證明中國在多模態 AI 領域的快速崛起:
- 技術層面:Janus-Pro 的開源與性能突破,代表了 AI 開放合作的力量;
- 商業層面:MIT協議降低了開發成本,為中小企業提供了更多可能性。
東方既白,未來已來。立即下載Janus-Pro,成為這場AI革命的頭號玩家!
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