不同型号之间有什么区别？🔍我们提供多款功能强大的型号，各具特色：🚀
✨ Janus-Pro-1B-ONNX（推荐）🏆 专业版，功能更强大🖼️ 更擅长处理复杂的视觉场景🎯 提高了目标检测和场景理解的准确性⚡ 针对网页浏览器进行了优化，同时保持了高性能⚖️ 模型尺寸和精度之间取得了良好的平衡🧠 Phi 3.5 视觉指导🔍 最适合进行精细图像识别⚡更快、更简洁的回复📝 更详细的分析💻 需要更多系统资源🌟 Qwen2-VL-2B-指导📊 更大尺寸的模型，具备更详细的分析能力🧩 更擅长理解复杂场景和关系📋 更详细、更具描述性的回答🖥️ 需要更多系统资源🪶 SmolVLM-256M-Instruct🔹 超轻量级模型，仅2.56亿参数⚡ 推理速度极快，资源占用极低🔄 适用于基本图像理解任务📱 非常适合移动设备和低端硬件🔮 LLaVA OneVision 0.5B🏎️ 轻量级型号，效率优化⚖️ 速度与准确性之间取得了良好的平衡🎨 适用于通用图像分析💡 非常适合资源有限的设备模型缓存是如何工作的？💾我们的AI模型利用高效的缓存系统来提升您的体验：🚀
📥 该模型仅在您首次使用时下载一次⚡ 后续使用将从浏览器缓存加载模型⏱️ 这显著减少了重复使用的加载时间🔄 缓存会在浏览器会话之间保留📊 每个模型都单独缓存，以实现最佳性能目前都在使用哪些人工智能模型？🤖我们使用针对浏览器端处理优化的先进视觉语言模型：🧠
🔍 最先进的视觉语言模型，能够理解和描述自然语言图像⚙️ 模型针对 ONNX 运行时进行了优化，确保高效的浏览器执行。🔄 支持快速分析（Janus）和详细描述（Qwen2）用例🔒 为了保护隐私和提高速度，所有处理都在您的浏览器本地进行。图像识别的准确率如何？🎯我们的识别准确率取决于以下几个因素：📊
📸 图片质量和分辨率💡 光照条件和角度🔍图像中的物体大小和清晰度🤖 所选型号及其功能为了获得最佳效果，我们建议：✨
🌟 使用清晰、光线充足的图像🎯 确保主题聚焦📏 使用高分辨率图片（至少 640x640 像素）⚙️ 为您的使用场景选择合适的模型我的数据是如何处理的？🔒💻 所有处理都在您的浏览器中本地完成🚫 图片不会上传到任何服务器🔐 我们不会收集或存储任何个人数据🧹 结果为临时结果，关闭页面后即会清除。