InternVL 3.5 website preview

Alternativen zu InternVL 3.5

Vergleiche InternVL 3.5 mit ähnlichen Tools nach Preis, Workflow und Ergebnissen.

Details laut Anbieter.

Offizielle Website: https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3_5-8B-Pretrained

YouTube-Kanal: Bei der Prüfung der offiziellen Seite wurde kein offizieller Unternehmenskanal gefunden.

Auf einen Blick

Preismodell Kostenlos
Seitentyp Modellfamilie
Modellquelle Eigene Modelle
API-Kosten Keine verpflichtenden API-Kosten für lokale/selbst gehostete Nutzung.
Abo-Kosten Kein verpflichtendes Abo für den Zugriff auf das Basismodell.
Letztes Modell-Update 2025-08-25 (InternVL 3.5 paper publication on Hugging Face).
Modellgroessen 1.1B, 2.3B, 4.7B, 8.5B, 15.1B, 21.2B total / 4B active, 30.8B total / 3B active, 38.4B, 240.7B total / 28B active
Modellversionen InternVL 3.5 family
Am besten geeignet für Multimodale interne Analyse-Workflows, Builder, die mit Vision-Language-Aufgaben experimentieren, Datenschutzsensible visuelle Assistentenaufgaben
Kategorien Für Solopreneure , Für kleine Unternehmen , Kostenlose KI-Tools , Automatisierung , Entwickler , Lokale LLMs , Vision-LLMs

Modell-Versionen im Zeitverlauf

Release-Meilensteine von InternVL 3.5
2025-08-25
InternVL 3.5 family
Open-source multimodal family spanning 1B to 241B-A28B class checkpoints.
Quelle

Top-Alternativen

  • Qwen2.5 VL : Multimodale Qwen-Modellfamilie für lokale Vision-Language-Workflows.
  • MiniCPM-V 2.6 : Effizientes lokales VLM mit starkem OCR-, Multi-Image- und Videoverständnis in einer 8B-Klasse.
  • DeepSeek-VL2 : Beliebte Alternative für ähnliche Anwendungsfälle.
  • Llama 4 : Open-Weight-Multimodalfamilie mit riesigem Kontext, aber deutlichen Policy- und Lizenzgrenzen.

Vergleichstabelle

Tool Preis Typ Modellquelle API Abo Vorteile Nachteile
InternVL 3.5 Kostenlos Modellfamilie Eigene Modelle Keine verpflichtenden API-Kosten für lokale/selbst gehostete Nutzung. Kein verpflichtendes Abo für den Zugriff auf das Basismodell. Breite Staffelung von Modellgrößen für unterschiedliche Hardwarebudgets; Starke Ausrichtung auf multimodales Reasoning und OCR Die besten Checkpoints sind schwerer als kleine lokale VLMs; Setup und Inferenz-Tuning können anspruchsvoll sein
Qwen2.5 VL Kostenlos Modellfamilie Eigene Modelle Keine verpflichtenden API-Kosten für lokale/selbst gehostete Nutzung. Kein verpflichtendes Abo für den Zugriff auf das Basismodell. Starkes lokales multimodales Fähigkeitspaket; Nützlich für Dokument- und Bildanalyse-Workflows Höherer Laufzeitbedarf als bei reinen Textmodellen; Erfordert sorgfältiges Tuning von Kontext und Speicher
MiniCPM-V 2.6 Kostenlos Modellfamilie Eigene Modelle Keine verpflichtenden API-Kosten für lokale/selbst gehostete Nutzung. Kein verpflichtendes Abo für den Zugriff auf das Basismodell. Starkes OCR- und Dokumentverständnis für seine Größe; Unterstützt Multi-Image- und Video-Workflows Die Gewichtslizenz ist weniger geradlinig als bei MIT- oder Apache-Checkpoints; Das Setup ist technischer als bei gehosteten VLM-Tools
DeepSeek-VL2 Kostenlos Modellfamilie Eigene Modelle Keine verpflichtenden API-Kosten für lokale/selbst gehostete Nutzung. Kein verpflichtendes Abo für den Zugriff auf das Basismodell. Klare Stärke im Vergleich.; Mehrere Größenoptionen verbessern die Flexibilität bei der Bereitstellung Die Lizenz der Modellgewichte ist weniger unkompliziert als bei Modellfamilien unter MIT oder Apache; Local setup is heavier than browser-based assistants
Llama 4 Kostenlos Modellfamilie Eigene Modelle Keine verpflichtenden API-Kosten für lokale/selbst gehostete Nutzung. Kein verpflichtendes Abo für den Zugriff auf das Basismodell. Sehr große Kontextfenster für Aufgaben auf Repository- und Korpus-Ebene; Multimodale Unterstützung für Text- und Bildverständnis Lizenz enthält Verpflichtungen zu Attribution und Benennung abgeleiteter Werke; Zusätzliche Lizenzbedingungen können bei sehr großer Skalierung greifen

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