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モデルカタログ

適切な FastVLM モデルを選ぶ

3つの公式サイズは FastViTHD の視覚エンコーダ戦略を共有し、遅延、フットプリント、品質の優先順位が異なります。

最速

FastVLM-0.5B

最小の公式 FastVLM バリアントで、ブラウザ Playground のモデルです。遅延、フットプリント、可搬性を重視する場合の出発点です。

適した用途
ブラウザ、WebGPU、制約のあるエッジ端末
実行環境
Browser · Transformers.js · Python · Apple Silicon
モデル詳細
バランス

FastVLM-1.5B

公式の中間サイズで、Apple 公開表の全評価で 0.5B を上回りながら、7B より大幅に小さいモデルです。

適した用途
バランスの取れたローカル推論と Apple Silicon 開発
実行環境
Python · Apple Silicon · Workstation
モデル詳細
最高品質

FastVLM-7B

最大の公式 FastVLM バリアントで、Apple 公開評価表の全行で最高スコアです。デスクトップ級のネイティブ実行向けです。

適した用途
公開 FastVLM ベンチマークで最高品質
実行環境
Python · Desktop · Native deployment
モデル詳細

実用的な選択ルール

  • WebGPU または最小フットプリントが必要なら 0.5B から開始。
  • メモリを増やして一貫したベンチマーク向上を得るなら 1.5B。
  • 遅延より公開精度を優先し、ネイティブ実行できるなら 7B。

モデル名は LLM のクラスを表し、各配布物に表示される総パラメータ数と同じとは限りません。ハードウェアを決める前にモデルカードとファイルサイズを確認してください。