LLaVA v1.6 34B

MultimodalIkke tilgjengelig
av CommunityModell-ID: llava-v1-6-34b

LLaVA v1.6 on a Nous-Hermes-2 34B base, served on Replicate. Open-source vision-language assistant for image question answering, description and visual reasoning at higher resolution.

Status
Ikke tilgjengelig
Input → output
Tekst + Bilde → Tekst
Utvikler
Community
Oppdatert
23. september 2026

LLaVA v1.6 34B er for øyeblikket utilgjengelig

Ikke tilgjengelig for øyeblikket: dette modellen er deaktivert.

Du kan fortsatt lese detaljene på denne siden. Velg ett av de tilgjengelige alternativene nedenfor for å kjøre en sammenlignbar modell med en gang.

Gå til alternativer
01

Sammenlignbare modeller

Alle i denne kategorien
  • BLIPSalesforce

    Salesforce BLIP. Vision-language model for image captioning and visual question answering. Given an image it writes a short natural-language caption, or answers a question about the image when one is supplied. A widely used baseline for automatic captioning.

    ≈ 0,00030 USD/kjøring

  • Anthropic's April 2026 flagship. 87.6% on SWE-bench Verified, 3x higher image resolution, output self-verification, vision + reasoning.

    6,00 USD/1M inn

  • Anthropic's balanced mid-tier model from February 2026. Best price/performance for production workloads: 5x cheaper than Opus, near-flagship quality.

    3,60 USD/1M inn

02

Playground

Prøv LLaVA v1.6 34B

Inndata og resultat

Ikke tilgjengelig for øyeblikket

Ikke tilgjengelig for øyeblikket: dette modellen er deaktivert.

Lekeplassen er deaktivert. Du finner sammenlignbare modeller i samme kategori: Se alternativer

Prøv LLaVA v1.6 34B

0 / 16 000

Avanserte innstillinger (2)
Resultat
Svaret vises her.

Denne kjøringen

Ingen pris – ikke tilgjengelig for øyeblikket.

Ny her?

10 gratis credits (0,10 USD) når du registrerer deg med Google

Kan brukes 24 timer etter registrering, opptil 5 kjøringer per dag og maksimalt 2 credits per kjøring. Andre påloggingsmetoder starter uten credits.

03

Examples

Real outputs from the public examples of this model on Replicate, with the prompt and settings that produced them. They were not generated live on this page.
  • InputInput

    Prompt

    What's unusual about this image?

    Response

    The image shows a person ironing clothes on an ironing board that is placed on the back of a moving vehicle, specifically a yellow taxi. This is an unusual and unsafe situation for several reasons: 1. The person is performing a task that requires concentration and stability, which is difficult to maintain while on a moving vehicle. 2. The ironing board is not secured in place, which increases the risk of it falling off the vehicle, potentially causing injury to the person or others on the road. 3. The person is not wearing any protective gear, such as a harness or safety belt, which would be necessary to secure them in place while the vehicle is in motion. 4. The act of ironing clothes in such a location is impractical and not a typical setting for this activity. 5. The presence of the iron and the ironing board on the back of a moving vehicle poses a hazard to other road users, as it could fall off and cause accidents. Overall, the image depicts a dangerous and unusual situation that is not safe for the person involved or for others on the road.

  • InputInput

    Prompt

    What are the things I should be cautious about when I visit here?

    Response

    When visiting a location like the one shown in the image, which appears to be a serene lake with a dock and surrounded by forested hills, there are several things you should be cautious about: 1. Water Safety: If you plan to swim, make sure you're aware of the water conditions and any potential hazards such as currents, underwater rocks, or cold water temperatures. 2. Dock Sturdiness: Check the dock for any signs of damage or instability before stepping on it. Wooden docks can sometimes be slippery, especially if they're wet. 3. Wildlife: Be aware of the local wildlife and maintain a safe distance. Do not feed or approach animals, as this can disrupt their natural behavior and pose a risk to both you and the animals. 4. Weather Conditions: Be prepared for changes in weather. Sudden storms can occur, especially in mountainous areas, so have appropriate clothing and be ready to seek shelter if necessary. 5. Personal Safety: If you're alone, let someone know where you're going and when you expect to return. It's also a good idea to carry a charged phone in case of emergencies. 6. Leave No Trace: Respect the environment by not littering, not disturbing the natural habitat, and staying on designated paths or areas. 7. Navigation: If you're venturing into the forest or hiking, make sure you have a map or GPS device and know how to use them. It's easy to get lost in unfamiliar terrain. 8. Insects and Plants: Be cautious of insects like mosquitoes and ticks, and be aware of…

04

Om LLaVA v1.6 34B

Kort sagtPer 23. september 2026

LLaVA v1.6 34B er en modell fra Community i kategorien Multimodal. LLaVA v1.6 34B er for øyeblikket ikke tilgjengelig på Railwail.

LLaVA v1.6 (also called LLaVA-NeXT) pairs a CLIP vision encoder with a Nous-Hermes-2 34B language model. This Replicate endpoint takes an image plus a prompt and returns answers, descriptions or reasoning grounded in the picture. Version 1.6 raised input resolution and improved OCR and chart reading over 1.5. The 34B base makes it one of the stronger fully open-source VLMs for visual question answering.
05

Priser

Ikke tilgjengelig for øyeblikket: dette modellen er deaktivert. Det er ingen pris for denne modellen for øyeblikket, så den kan ikke kjøres.

06

API

Ring LLaVA v1.6 34B med din Railwail API-nøkkel. Bruk denne modell-IDen i forespørselen:

Ingen verifisert API-eksempel

Det offentlige API-et sender et annet inngangsformat enn det denne modellen trenger. Bruk lekeplassen ovenfor.

07

Spesifikasjoner

Modell-ID
llava-v1-6-34b
Utvikler
Community
Kategori
Multimodal
Inndata
Tekst, Bilde
Utdata
Tekst
Katalogoppføring oppdatert
23. september 2026

Inndataparametere

Inndataer og innstillinger fra modellens inndataskjema. Eksemplet i API-delen viser hvilke av dem APIen godtar.

  • promptobligatorisk

    Question about the image

    Type: Tekst
    Standard: –
    Tillatte verdier: opptil 16 000 tegn
  • image_url

    Image URL to analyze

    Type: Tekst
    Standard: –
    Tillatte verdier: –
  • max_tokens
    Type: Heltall
    Standard: 1024
    Tillatte verdier: 1 til 4 096
  • temperature
    Type: Tall
    Standard: 0.2
    Tillatte verdier: 0 til 2

Merkelapper

  • replicate
  • llava
  • vision-understanding
  • open-source
  • vqa
08

Ofte stilte spørsmål

Hva er LLaVA v1.6 34B?

LLaVA v1.6 34B er en modell fra Community i kategorien Multimodal. Den er oppført på Railwail, men kan ikke kjøres for øyeblikket.

Hvor mye koster LLaVA v1.6 34B på Railwail?

LLaVA v1.6 34B kan ikke kjøres på Railwail for øyeblikket, så det finnes ingen gjeldende pris. Tilgjengelige alternativer med priser er oppført lenger ned på denne siden.

Hvilke innstillinger støtter LLaVA v1.6 34B?

I henhold til inndataskjemaet kjenner LLaVA v1.6 34B disse parametrene: prompt (opptil 16 000 tegn), image_url, max_tokens (1 til 4 096) og temperature (0 til 2).

Hvor rask er LLaVA v1.6 34B?

Det finnes ennå ikke nok målte kjøringer av LLaVA v1.6 34B på Railwail til å angi en kjøretid. Det avhenger av inndataene, innstillingene og belastningen hos leverandøren.

Er LLaVA v1.6 34B bedre enn BLIP?

Det avhenger av oppgaven. LLaVA v1.6 34B (Community) og BLIP (Salesforce) er begge modeller i kategorien Multimodal. Sammenligningssiden viser prisene og spesifikasjonene deres side ved side.

Sammenlign LLaVA v1.6 34B og BLIP

Kan LLaVA v1.6 34B behandle bilder?

Ja. LLaVA v1.6 34B godtar bilder som inndata i tillegg til tekst.

Kan jeg bruke LLaVA v1.6 34B akkurat nå?

Ikke tilgjengelig for øyeblikket: dette modellen er deaktivert. Siden forblir online; tilgjengelige alternativer fra samme kategori er oppført lenger ned.

Alle modeller gjennom én API

Én API-nøkkel for alle modeller på Railwail. Bruk belastes fra forhåndsbetalt kreditt, 1 kreditt = 0,01 USD.