Non Finito是一个旨在简化运行和分享多模态模型评估过程的平台。与大多数专注于语言模型的工具不同，Non Finito认识到多模态模型的重要性，并为它们提供了特定的评估工具。该平台的使命是让每个人都能够比较不同的模型并公开分享他们的评估结果。通过专注于多模态模型，Non Finito填补了市场上的空白，并提供了一个专门用于评估和基准测试这些模型的空间。使用Non Finito，研究人员和开发人员可以轻松评估他们的多模态模型在各种任务和领域中的性能。该平台提供了一系列评估选项，允许用户根据他们的具体需求和要求比较不同的模型。
1. 提供专门用于多模态模型的评估工具。
2. 允许用户比较不同模型的性能。
3. 提供多种评估选项，以满足用户的具体需求。
1. 填补了市场上对多模态模型评估的需求空白。
2. 为用户提供了公开分享评估结果的平台。
3. 简化了多模态模型评估过程。
1. 研究人员可以使用它来评估他们的多模态模型的性能。 2. 开发人员可以使用它来改进他们的多模态模型。 3. 任何涉及多模态模型的领域都可以从中受益。
1. 帮助用户了解他们的多模态模型在各种任务和领域中的性能。 2. 简化了模型评估过程，节省了时间和精力。 3. 为用户提供了一个分享和交流评估结果的平台。
1. 目前仍处于发展阶段，可能存在一些功能限制。 2. 需要用户自行上传数据和模型进行评估。
Phi-3.5-vision-instruct是一种轻量级、 state-of-the-art 的开源多模态模型，适用于文本和视觉任务。
Pixtral-Large-Instruct-2411是一款124B的多模态模型，基于Mistral Large 2构建，具备卓越的图像理解能力，能够处理文档、图表和自然图像，同时保持文本理解的领先水平。
