Om AI端侧VLX模型碾压巨头

根据新闻，Om AI推出的VLX模型是一个端侧原生的视觉语言模型，参数量仅为3B（30亿），但在物理世界感知任务中击败了英伟达和谷歌的更大规模模型。该模型不依赖云端算力，直接在终端设备上运行，实现毫秒级实时响应。其核心技术创新包括：采用稀疏注意力机制和动态计算图，使模型在保持高精度的同时大幅降低计算量；自研的量化感知训练技术将模型体积压缩至传统模型的1/10；针对物理世界场景优化的多模态融合架构，使视觉理解准确率提升至98.7%。新闻强调，这是从“云计算”到“云原生”的产业跃迁——不是简单堆砌算力，而是通过架构创新找到更适合新世界的计算范式。Om AI团队表示，该模型已在智能家居、工业质检、自动驾驶等场景完成实测，功耗仅为传统方案的15%，推理速度提升5倍以上。这一成果直接挑战了英伟达和谷歌在AI模型领域的统治地位，也证明小参数模型在端侧具备替代大模型的潜力。