cohere for AI引入了AYA Vision，這是一種開放的多模式人工智能模型，旨在在支持多種語言的同時處理文本和圖像。
與OpenAI的GPT-4O和Google的Gemini等專有AI系統不同，Aya Vision是一種開放式模型，可以由開發人員和研究人員進行全面定制，而無需限制性許可協議。 Cohere將AYA視為 8 and 和 kaggle 和 308EE1484?ref=cohere-ai.ghost.io”>擁抱面孔。
開發人員和研究人員可以無需限制性許可協議來微調和調整Aya願景。 This aligns with a growing push for AI transparency, as companies like Alibaba, Meta, and Mistral release competing multimodal AI models with varying approaches to openness.
Cohere has framed the release of Aya Vision as a contribution to research-driven AI. “ AYA的願景是為了推動開發人員和研究人員的開放訪問權限，以擴大了AI如何理解跨不同語言的圖像和文本的模型。”
，雖然模型的直接競爭對手可以使其在原始處理的範圍內，因此該模型允許
允許persiount pers persirield periectious persiient開放的AI模型允許更大的靈活性，尤其是在諸如可訪問性工具，全球語言模型和獨立的AI研究之類的領域中，專有模型通常會引起局限性。
推進多模式AI，重點
年齡，解決AI開發中的一個長期問題，模型在英語中表現良好，但與非英語投入鬥爭。
通過提高多語言AI功能，旨在使AYA的視覺效果有用，以使AI驅動的翻譯，諸如可訪問性增強的應用程序，以及跨越語言數據的範圍
基準測試結果:AYA視覺如何針對競爭對手
評估其能力，AYA Vision 8b已針對一系列多模式AI模型進行了測試，包括開放和專有模型。 The results come from two major evaluation sets: AyaVisionBench and m-WildVision, which measure the models’ ability to handle vision-language tasks.
Source: Cohere
These results show that Aya Vision 8B is highly competitive, outperforming proprietary models like Gemini-Flash in vision-language reasoning while holding its own against open-weight models such as Llama 3.2 and Qwen2.5.
Source: Cohere
Other Competitors
Aya Vision is entering a rapidly expanding multimodal AI market, where both open-weight and proprietary AI developers are competing for dominance.幾種模型在當前的景觀中脫穎而出:
阿里巴巴的QWEN2.5支持長篇小說多模式AI，最多100萬個令牌用於高級文檔和視頻處理。 Mistral的Pixtral 12b為多模式AI提供了一種開源替代方案，與Aya的透明度和可訪問性競爭。 Mistral的Pixtral大型借助OCR和文檔分析工具以與高端專有AI競爭為基礎。 meta的llama 3.2 專注於優化視覺範圍的AI，以實現視覺範圍的AI，以實現OnDevice-Language AI。
In November 2024, Chinese researchers introduced LLaVA-o1, a vision-language AI model designed to enhance structured reasoning.
Unlike traditional AI models that generate answers in a single pass, LLaVA-o1 employs a multi-step approach, breaking tasks into captioning, analysis, and conclusion phases to improve logical accuracy.基準比較表明，LLAVA-O1在視覺任務中優於OpenAI的GPT-4O Mini和Google的Gemini。
之後，DeepSeek AI於2024年12月引入了DeepSeek VL2，進一步強化了開放AI開發的運動。該模型引入了動態瓷磚，該技術使AI通過將它們分解為較小的自適應部分來處理高分辨率圖像。
這可以更有效地分析複雜的視覺輸入，例如文檔，圖表和對象識別任務。
aya在這些範圍內的範圍內逐步啟動了ape a a aforper of a of a of a of a a a apecutizay of a a of a a of a a of a a of a aforper的範圍。但是，Cohere尚未發布比較基準測試結果，因此，與現有的開放模型（如Llava-O1和DeepSeek VL2）相比，AYA視覺的性能如何。
AYA視覺的發布促進了AI模型的更廣泛趨勢，以研究靈活性設計。由於缺乏尖端模型，AI研究機構近年來面臨著越來越多的挑戰。儘管OpenAI和Google等公司發表了描述其進步的技術論文，但由於訪問限制，研究人員通常缺乏獨立測試和完善這些系統的能力。
開放式模型，例如Aya Vision，Llava-O1和DeepSeek VL2，為需要AI可適應能力的機構提供替代方案。例如，在英語不是主要語言的地區，開放式AI模型提供了培訓和完善AI系統的機會，以更好地了解區域方言和語言。同樣，醫學研究人員可以自定義AI模型來協助醫療圖像分析，臨床文檔自動化和AI輔助診斷。
專有AI保持市場支配地位
> OpenAI的GPT-4O和Google的雙子座代表了領先的多模式AI模型，但訪問其功能仍然有限。與開放系統相反，這些模型是針對商業用途進行了優化的，通常提供更高的性能水平，同時保持受限的訪問。
多模式AI也在文本和圖像超越基於動作的AI應用程序中擴展。 2025年2月，微軟推出了岩漿AI，該模型旨在處理企業自動化和機器人技術。 Unlike traditional AI models focused on textual or visual input, Magma AI integrates vision, language, and action-based processing, allowing it to analyze digital interfaces, control robotic movements, and interact with structured environments.
At the same time, Figure AI unveiled Helix AI, a vision-language-action (VLA) model that enables humanoid robots to process voice commands and interact with objects in real-time. Helix AI通過獨立於基於雲的處理，減少延遲時間並改善物理自動化任務的響應時間來區分自己。
，儘管AYA的視覺並未針對機器人或自動化，但其開放式結構與麥格瑪AI和Helix AI的專有模型相比，將AI級的premation premation premant yi-thement persiment comporty premation <>開放與專有AI:不斷增長的行業鴻溝
引入AYA Vision的引入強調了人工智能研究的持續轉變。隨著OpenAI，Google和Microsoft等公司的推動封閉式模型，有關開源AI與專有AI的爭論已加強，而其他包括Cohere和DeepSeek AI在內的其他公司則倡導透明度和研究可及性。
支持者AI認為，保持模型的封閉模型確保封閉的構成構成質量的屬性，並保護質量質量，並保護優質的使用。例如，OpenAI一直堅持認為，限制訪問GPT-4O對於管理與AI濫用和錯誤信息相關的風險是必要的。
Microsoft和Google採用了類似的方法，限制了通過API基於API的系統訪問其AI模型的訪問權限，這些系統需要持牌協議。通過使研究社區可用的AYA願景之類的模型與AI開發的私有化相反。
開放式增長模型使研究人員和開發人員能夠完善和修改專門應用程序的AI系統，以便在非商業環境中，尤其是在諸如教育，醫學研究和訪問範圍內的AIN-whe/p
越來越多的開放重量AI模型的可用性表明，研究人員和開發人員可能在塑造AI的未來而不是依靠公司控制的系統中發揮更大的作用。
儘管開放量AI的升高，專有模型仍在企業應用中最強的地位。許多企業優先級績效，穩定性和企業級支持，通常由封閉式AI提供者提供。
但是，需要對AI自定義進行更多控制的組織和開發人員探索開放式替代方案，可能會探索途徑是否會引起高度的影響模型可以確定自己是公司控制系統的可行替代方案。