InternVL2 4B
InternVL2 4B — компактная мультимодальная модель OpenGVLab для понимания изображений и ответов на вопросы по ним. Она сочетает визуальный кодировщик InternViT с языковой основой Phi-3 Mini.
История рейтинга
Главное
- Место в общем рейтингене измереномодель пока не участвует в открытых замерах оценок людей
- Цена за 1 млн токеновне установленацена в открытых каталогах не зафиксирована
- Контекстне установленразмер окна в открытых каталогах не зафиксирован
- ПринимаетИзображения, текстотвечает: текст
- Выход моделине установлендата выпуска не зафиксирована
- БесплатноНеттолько платные тарифы
Места в рейтингах
| Рейтинг | Место | Оценка | Режим | Выборка | Дата замера |
|---|---|---|---|---|---|
| Работа с изображениями | 160-еиз 167 | 941 929–954 | базовый | 3 703 | 19 октября 2026 |
Оценка — рейтинг по парным сравнениям людей; для агентных задач — улучшение относительно базового уровня, не вероятность успеха. Рядом интервал из источника. Выборка — число голосов или наблюдений в снимке.
Популярность: доля токенов через API-агрегаторы за 30 дней не зафиксирована.
Альтернативы
- Лидер общего рейтингаClaude Opus 4.610-е из 419 в общем зачётецена $5 / $25первое место снимка
- Американская альтернативаClaude Fable 511-е из 419 в общем зачётецена $10 / $50разработчик Anthropic, США
Подбор по последнему снимку общего зачёта и ценам за 1 млн токенов (вход + выход).
Для каких задач
Места по открытым замерам оценок людей, лучший режим модели; замеры 19 октября 2026.
Вопросы и ответы
Наследует ли InternVL2 4B весь длинный контекст своей языковой основы Phi-3?
Название компонента не даёт такой гарантии. В InternVL2 4B использована Phi-3 Mini с длинным контекстом, но авторы описывают обучение всей мультимодальной InternVL2 на более коротких последовательностях. Поэтому возможности языковой основы нельзя автоматически переносить на работу с изображениями и видео. Оценивать нужно настройки и проверки собранной визуальной модели.
Как считается и откуда данные · данные обновлены 4 ноября 2026
Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения. Интервал у оценки не равен диапазону мест: соседние модели с пересекающимися интервалами статистически неразличимы.
Часть фактов внесена вручную по публикациям разработчика.
Полная методика: источники, частота обновления, что означает число