NEO

从零构建原生视觉语言模型，让多模态理解更简单透明

NEO 是一个从第一性原理出发构建的原生视觉-语言模型系列，旨在解决当前多模态模型依赖外部视觉编码器、架构复杂且训练不透明的问题。项目强调端到端的原生多模态理解，核心能力包括统一处理图像与文本输入、支持视觉问答与图文对话等任务。通过自研的模型架构和训练流程，NEO 试图提供更简洁、可解释且性能可靠的视觉语言模型基线。项目处于早期阶段，代码和模型权重已开源，适合研究者和开发者探索多模态模型的设计原理与训练细节。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 893
维护状态 维护中
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队EvolvingLMMs-Lab
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/EvolvingLMMs-Lab/NEO
定价模式free
价格说明开源模型，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agi,encoder-free-vlm,large-language-models,mllm,multimodal,multimodal-large-language-models,native-multimodal-model,vlm
GitHub 星标★ 893
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-10-16 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 原生多模态架构，不依赖外部视觉编码器，设计更统一
  • 强调从第一性原理出发，训练流程和模型设计文档清晰
  • 开源代码与权重，便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 模型规模和性能尚未经过大规模基准验证

适用场景

  • 学术研究：探索视觉语言模型的架构设计与训练方法
  • 多模态应用开发：快速构建图像问答、图文理解原型
  • 教学演示：理解多模态模型从数据到训练的完整流程

替代项目

LLaVA、Qwen-VL、InternVL

项目介绍

NEO 是开源模型领域的开源项目，由 EvolvingLMMs-Lab 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（893）位列前 30%，在开源模型分类中处于中上游。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：学术研究：探索视觉语言模型的架构设计与训练方法。同类可对比的替代方案包括 LLaVA、Qwen-VL、InternVL。

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