Molmo 2 - Comprensión de video de última generación, señalización y seguimiento

Molmo 2 es una herramienta de comprensión de video de vanguardia que mejora las capacidades en apuntar, rastrear y analizar videos. Basándose en el éxito de su predecesor, Molmo, este nuevo modelo amplía sus fortalezas a la comprensión de video y multi-imagen, convirtiéndolo en un recurso vital para diversas aplicaciones, incluyendo robótica, monitoreo de tráfico y medición científica. Con su arquitectura avanzada y un extenso conjunto de datos de entrenamiento, Molmo 2 tiene como objetivo establecer nuevos estándares en inteligencia multimodal.

1. Tres Variantes del Modelo

   • Molmo 2 (8B): Mejor modelo en general para la fundamentación de video y QA, basado en Qwen 3.

   • Molmo 2 (4B): Optimizado para eficiencia mientras mantiene un rendimiento sólido.

   • Molmo 2-O (7B): Flujo de modelo completamente abierto construido sobre Olmo, ideal para investigadores que necesitan control total.

2. Rendimiento de Última Generación

   Molmo 2 supera a modelos anteriores y competidores en rastreo de video, razonamiento de imágenes y evaluaciones de preferencias humanas, demostrando capacidades superiores de localización y razonamiento.

3. Fundamentación y Rastreo de Video

   El modelo sobresale en conteo de video y localización espacio-temporal, proporcionando evidencia visual concreta para consultas en lugar de solo respuestas numéricas.

4. Arquitectura Abierta y Extensible

   Molmo 2 cuenta con un codificador de visión y un modelo de lenguaje, permitiendo razonamiento conjunto sobre espacio, tiempo y lenguaje, mejorando sus capacidades multimodales.

5. Conjunto de Datos Rico para Entrenamiento

   Entrenado con más de 9 millones de ejemplos, incluyendo nueve nuevos conjuntos de datos diseñados específicamente para subtitulado denso y apuntado/rastreo fundamentado, asegurando una cobertura integral de varios escenarios.

6. Interfaz Amigable para el Usuario

   Disponible en el Ai2 Playground, los usuarios pueden subir fácilmente clips o imágenes para realizar resúmenes de video, conteo, rastreo o QA fundamentado.

1. Visita el Ai2 Playground para explorar las capacidades de Molmo 2.
2. Sube clips de video o múltiples imágenes para análisis.
3. Utiliza el modelo para tareas de resumen de video, conteo y rastreo.
4. Experimenta con QA fundamentado para ver cómo el modelo interpreta datos visuales.

¿Qué es Molmo 2?

Molmo 2 es un modelo avanzado de comprensión de video diseñado para tareas como apuntado, rastreo y análisis de video, mejorando las aplicaciones de inteligencia multimodal.

¿Cómo funciona Molmo 2?

Procesa fotogramas de video e imágenes utilizando un codificador de visión y un modelo de lenguaje, permitiendo razonamiento conjunto sobre datos visuales y textuales.

¿Puedo usar Molmo 2 para proyectos comerciales?

Molmo 2 está licenciado bajo Apache 2.0 para uso académico y de investigación no comercial. Revisa los términos de la licencia para casos de uso específicos.

¿Cómo se compara Molmo 2 con otros modelos?

Molmo 2 establece nuevos puntos de referencia en comprensión de video, superando tanto a modelos de peso abierto como a sistemas propietarios en diversas evaluaciones.

Los datos de precios no están disponibles aún; por favor visita el sitio web oficial para más información.

1. Fortalezas: Molmo 2 demuestra capacidades excepcionales en comprensión de video, superando modelos anteriores y competidores en varios puntos de referencia. Su arquitectura permite un razonamiento efectivo a través de múltiples modalidades, convirtiéndolo en una herramienta versátil para investigadores y desarrolladores.

2. Áreas de Mejora: Aunque Molmo 2 sobresale en muchas áreas, aún hay margen para mejorar en la comprensión de videos largos, donde sistemas propietarios más grandes mantienen una ventaja. Además, un mayor refinamiento en la interfaz de usuario y accesibilidad podría ampliar su atractivo para usuarios no técnicos.

3. Impresión General: Molmo 2 es un avance significativo en la tecnología de comprensión de video, proporcionando herramientas robustas para una variedad de aplicaciones. Sin embargo, el desarrollo continuo y la retroalimentación de los usuarios serán cruciales para su evolución y adopción más amplia en el campo.