CogVLM2 19B
cogvlm2-19bTsinghua CogVLM2 19B with Llama-3 8B base plus 11B vision expert. Strong document understanding and visual reasoning, 8k context.
- Цена
- ≈ 0,0114 $/запуск
- Контекст
- 8 192 токенов
- Макс. выход
- 2 048 токенов
- Вход → выход
- Текст + Изображение → Текст
- Разработчик
- Community
- Обновлено
- 23 сентября 2026 г.
Playground
Попробовать CogVLM2 19B
Нет формы ввода
Для этой модели ещё нет формы ввода
Её входные данные ещё не задокументированы. Чтобы запуск не сбился на неправильном входе, мы не предлагаем форму. Выберите сравнимую модель.
Examples
InputPrompt
Describe this image.
Response
The image captures a well-lit, modern library or bookstore with a distinct industrial aesthetic. The main focus is a large, wooden bookshelf filled with an assortment of books, creating a warm and inviting atmosphere. The bookshelf is positioned against a rustic brick wall, which adds a touch of vintage charm to the space. The room is illuminated by hanging light bulbs, which dangle from the ceiling in a casual manner. There are also decorative elements such as a potted plant, a small framed sign, and a table with various items on it, enhancing the cozy ambiance. A person is seated at a desk in the foreground, suggesting the space is functional for reading or studying.
О CogVLM2 19B
CogVLM2 19B — это модель от Community в категории Мультимодальные. На Railwail CogVLM2 19B стоит ≈ 0,0114 $ за запуск. Контекстное окно содержит 8 192 токенов, ответ может быть до 2 048 токенов.
Цены
| Типичный запуск (≈ 10 с на L40S) | 0,0114 $ за запуск |
|---|---|
| Время GPU (L40S) | 0,00117 $ за секунду GPU |
- Оплата рассчитывается по времени GPU, которое фактически требуется для запуска. При запуске из вашего баланса резервируется 3× типичная цена, которая затем списывается.
- 1 кредит = 0,01 $
Калькулятор стоимости
Калькулятор цен
По данным поставщика: примерно 9,7 с
Итого
1,14 $
114 кредитов
За запуск
0,0114 $ · 1,14 кредитов
Выставляется счет за фактическое время GPU; это оценка.
API
Нет проверенного примера API
Публичный API передает другой формат входных данных, чем требует эта модель. Используйте playground выше.
Спецификации
- ID модели
cogvlm2-19b- Разработчик
- Community
- Категория
- Мультимодальные
- Входные данные
- Текст, Изображение
- Выходные данные
- Текст
- Контекстное окно
- 8 192 токенов
- Макс. выходные данные
- 2 048 токенов
- Тарификация
- По использованию (токены или время GPU)
- Запись в каталоге обновлена
- 23 сентября 2026 г.
Теги
- replicate
- multimodal
- vision-understanding
- tsinghua
- open-weights
Часто задаваемые вопросы
Что такое CogVLM2 19B?
CogVLM2 19B — модель от Community в категории Мультимодальные.
Сколько стоит CogVLM2 19B на Railwail?
На Railwail CogVLM2 19B стоит ≈ 0,0114 $ за запуск. Вы платите за то, что фактически использует каждый запрос. Использование оплачивается предоплаченными кредитами; 1 кредит = 0,01 $.
Какой размер контекстного окна у CogVLM2 19B?
Контекстное окно CogVLM2 19B содержит 8 192 токенов. Ответ может быть до 2 048 токенов.
Насколько быстра CogVLM2 19B?
На Railwail пока недостаточно измеренных запусков CogVLM2 19B, чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.
CogVLM2 19B лучше, чем BLIP?
Это зависит от задачи. CogVLM2 19B (Community) и BLIP (Salesforce) — обе модели в категории Мультимодальные. На странице сравнения показаны их цены и характеристики рядом.
Сравнить CogVLM2 19B и BLIPМожет ли CogVLM2 19B обрабатывать изображения?
Да. CogVLM2 19B принимает изображения на входе в дополнение к тексту.
Сравнимые модели
Все в этой категории- 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.
- CLIP InterrogatorCommunity
pharmapsychotic's CLIP Interrogator. Takes an image and produces a Stable-Diffusion-style text prompt by combining BLIP captioning with CLIP to rank likely subjects, artists, mediums and styles. Commonly used to reverse-engineer a prompt from an existing picture.
- Depth Anything v2Community
Monocular depth-estimation model trained on 595k labeled and 62M unlabeled images. Strong zero-shot generalization in indoor and outdoor scenes.
Все модели через один API
Один API-ключ для всех моделей на Railwail. Использование оплачивается из предоплаченных кредитов, 1 кредит = 0,01 $.