Tâche ·
image-text-to-textVision-langage (image et texte vers texte) : modèles open source
30 modèles suivis par Radar IA déclarent cette tâche sur Hugging Face. Classés par Score Radar.
Faits relevés sur l’API publique Hugging Face le 14/10/2026 ; ils sont déclarés par les auteurs des modèles.
| Élément | Paramètres | Licence | Langues | Téléch. 30 j | Score |
|---|---|---|---|---|---|
| JEV-27B-VL AutoTrust AI Lab | 27,8 B | apache-2.0 | anglais | 1,6 M | Score Radar 84 sur 100 |
| Qwen3.8-27B Qwen | 27,8 B | apache-2.0 | — | 7,2 M | Score Radar 77 sur 100 |
| Swift-Qwen3.8-27B-GGUF ukisai | 27,3 B | swift-open-license-1.0 | — | 494,1 k | Score Radar 77 sur 100 |
| Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF DavidAU | 26,9 B | apache-2.0 | anglais, chinois | 1,9 M | Score Radar 75 sur 100 |
| Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF IST Austria Distributed Algorithms and Systems Lab | 26,9 B | apache-2.0 | — | 1,5 M | Score Radar 75 sur 100 |
| GLM-5.3-Flash Z.ai | 321,3 B | mit | anglais, chinois | 6,5 M | Score Radar 75 sur 100 |
| Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF huihui-ai | 27,3 B | apache-2.0 | — | 2,3 M | Score Radar 74 sur 100 |
| Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2 nerkyor | 27,3 B | apache-2.0 | anglais, chinois | 114,4 k | Score Radar 74 sur 100 |
| Swift-Qwen3.8-27b ukisai | 27,8 B | swift-open-license-1.0 | — | 22,3 k | Score Radar 74 sur 100 |
| clef Cloudflare | 27,4 B | apache-2.0 | — | 18,3 k | Score Radar 73 sur 100 |
| Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF IST Austria Distributed Algorithms and Systems Lab | 116,5 B | apache-2.0 | — | 759,9 k | Score Radar 73 sur 100 |
| Unlimited-OCR BAIDU | 3,3 B | mit | multilingue (langues non détaillées) | 1,2 M | Score Radar 73 sur 100 |
| d1-3B Liquid AI | 3,1 B | lfm1.0 | arabe, chinois, anglais, français, allemand, hindi, id, italien, japonais, coréen, polonais, portugais, russe, espagnol, th, vietnamien | 14,9 k | Score Radar 71 sur 100 |
| clef-flash Cloudflare | 9,4 B | apache-2.0 | — | 26,6 k | Score Radar 70 sur 100 |
| Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF IST Austria Distributed Algorithms and Systems Lab | 176,9 B | apache-2.0 | — | 4,9 M | Score Radar 70 sur 100 |
| Qwen3.8-Flash-Next Qwen | 180 B | qwen-community-1.0 | — | 2,2 M | Score Radar 70 sur 100 |
| Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF OrcaRouter | 176,9 B | apache-2.0 | anglais, chinois | 692,8 k | Score Radar 70 sur 100 |
| ZDTaichu5.0-9B TaichuAI | 9,8 B | NVIDIA Open Model License | anglais, chinois | 13,5 k | Score Radar 68 sur 100 |
| DeepSeek-V4.1-Flash DeepSeek | 763,2 B | mit | — | 1,3 M | Score Radar 68 sur 100 |
| TeleOCR XingChen-AGI | 1,4 B | apache-2.0 | chinois, anglais | 48,1 k | Score Radar 67 sur 100 |
| MiniCPM-V-4.7-35B-A3B OpenBMB | 35,2 B | apache-2.0 | — | 4,2 k | Score Radar 67 sur 100 |
| d1-omni-600M Liquid AI | 587 M | lfm1.0 | anglais, allemand, espagnol, français, italien, néerlandais, polonais, portugais, arabe, hindi, japonais, russe, turc, vietnamien, chinois | 12,4 k | Score Radar 66 sur 100 |
| LightOnOCR-3-0.8B LightOn AI | 853 M | apache-2.0 | anglais | 3 k | Score Radar 60 sur 100 |
| clef-omni Cloudflare | 35,3 B | apache-2.0 | — | 1,9 k | Score Radar 59 sur 100 |
| Youtu-Parsing-Omni Tencent | 5,3 B | youtu-parsing | — | 1,2 k | Score Radar 59 sur 100 |
| d1-3B-GGUF Liquid AI | 2,7 B | lfm1.0 | arabe, chinois, anglais, français, allemand, hindi, id, italien, japonais, coréen, polonais, portugais, russe, espagnol, th, vietnamien | 22,5 k | Score Radar 58 sur 100 |
| LightOnOCR-3-4B LightOn AI | 4,5 B | apache-2.0 | — | 7,9 k | Score Radar 57 sur 100 |
| GLM5.3-Flash-E192-DGX-Spark AutoTrust AI Lab | 110,7 B | mit | anglais, chinois | 6 k | Score Radar 56 sur 100 |
| H2O-Lightning-4B H2O.ai | 4,5 B | apache-2.0 | — | 2,6 k | Score Radar 54 sur 100 |
| MiniCPM-V-4.7-1B OpenBMB | 1,6 B | apache-2.0 | — | 2,5 k | Score Radar 48 sur 100 |
Questions fréquentes
- Quel modèle « Vision-langage (image et texte vers texte) » open source est le mieux classé ?
- JEV-27B-VL (AutoTrust AI Lab), Score Radar 84/100, parmi 30 modèles suivis.
- Lesquels sont sous licence Apache 2.0 ou MIT ?
- JEV-27B-VL, Qwen3.8-27B, Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF, Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF, GLM-5.3-Flash, Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF.
- Quel est le plus léger ?
- d1-omni-600M : 587 M paramètres déclarés.
- Lesquels existent au format GGUF pour un PC ?
- Swift-Qwen3.8-27B-GGUF, Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF, Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF, Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF, Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2, Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF.
- Lesquels déclarent le français ?
- d1-3B, d1-omni-600M, d1-3B-GGUF.