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公開評価

FastVLM ベンチマーク

3つの公式モデルを11種類の視覚言語評価で比較します。モデルを選択するとスコア分布を確認できます。

モデルを選択

ベンチマークスコア分布

FastVLM-0.5B高いほど良い
AI2D
68.0
ScienceQA
85.2
MMMU
33.9
VQAv2
76.3
ChartQA
76.0
TextVQA
64.5
InfoVQA
46.4
DocVQA
82.5
OCRBench
63.9
RealWorldQA
56.1
SeedBench-Img
71.0

全比較表

ベンチマーク0.5B1.5B7B
AI2D68.077.483.6
ScienceQA85.294.496.7
MMMU33.937.845.4
VQAv276.379.180.8
ChartQA76.080.185.0
TextVQA64.570.474.9
InfoVQA46.459.775.8
DocVQA82.588.393.2
OCRBench63.970.273.1
RealWorldQA56.161.267.2
SeedBench-Img71.074.275.4

数値の読み方

Apple FastVLM Hugging Face モデルカードで公開された評価値です。遅延は解像度、精度、ハードウェア、実装に依存するため、単一の共通値は掲載していません。同じベンチマーク行でモデルを比較し、異なる評価の数値尺度を同一視しないでください。