WeVisOne-VL-2B hay LFM2.5-VL-3B: Chọn theo tác vụ

Hai mô hình thị giác, hai kiểu đầu ra

Mô hình thị giác là hệ thống xử lý hình ảnh để trả về thông tin hoặc kết quả trực quan, chẳng hạn văn bản, vị trí đối tượng hay mặt nạ pixel, tùy theo tác vụ mà nó được thiết kế để làm. Nếu cần tách nền AI với viền mềm quanh tóc hoặc vật thể, WeVisOne-VL-2B hợp lý hơn; nếu cần đọc màn hình, nhận diện nút bấm hay trích xuất nội dung tài liệu, LFM2.5-VL-3B phù hợp hơn. Kích thước tham số không quyết định người thắng ở đây: hai mô hình nhắm đến kết quả khác nhau.

WeVisOne có thể dự đoán hộp bao rồi dùng bộ giải mã riêng để tạo mặt nạ nhị phân hoặc alpha matte liên tục, có thể ghép đối tượng lên nền mới. LFM2.5 thiên về hộp, điểm và câu trả lời bằng văn bản; thế mạnh của nó là hiểu nội dung giao diện, chứ không xuất mặt nạ alpha để cắt vật thể. Vì vậy, hãy bắt đầu từ thứ phần mềm của bạn cần nhận: một mặt nạ pixel hay câu trả lời có thể đọc được.

Thông số quan trọng khi triển khai

LFM2.5 có hồ sơ triển khai được công bố chi tiết hơn, trong khi thẻ WeVisOne thiếu thông tin về cửa sổ ngữ cảnh, tốc độ và yêu cầu phần cứng. Đừng xem sự thiếu vắng đó là bằng chứng mô hình không thể chạy trong môi trường của bạn; hãy coi đó là điểm cần tự kiểm tra trước khi tích hợp. Bộ giải mã của WeVisOne cũng là thành phần bắt buộc cho đầu ra mặt nạ, không phải phần bổ trợ tùy chọn.

LFM2.5 được công bố chạy dưới 3,3 GB bộ nhớ, đạt 20 token mỗi giây trên Galaxy S26 Ultra và 228 token mỗi giây trên Apple M5 Max; đây là các số do nhà cung cấp báo cáo, không phải kết quả kiểm định độc lập. Với WeVisOne, cần xác nhận riêng khả năng tương thích của trọng số, bộ giải mã và hạ tầng suy luận. Giấy phép cũng ảnh hưởng đến lựa chọn: Apache 2.0 được nêu cho mã do Tencent phát triển, còn LFM2.5 dùng giấy phép riêng có điều kiện.

Đọc benchmark đúng với tác vụ

Không nên xếp hạng trực tiếp hai mô hình bằng điểm RefCOCO hoặc OCR. LFM2.5 báo cáo RefCOCO precision@1, tức khả năng dự đoán hộp bao đúng theo cách chấm của benchmark; WeVisOne có điểm trong bối cảnh đánh giá khác. OCR cũng không đồng nhất: một bên báo điểm benchmark chép lại văn bản, bên kia báo F1 định vị văn bản theo ngưỡng IoU. Những con số này mô tả các phép đo khác nhau, không phải một thang điểm chung.

Với đọc màn hình và tài liệu, LFM2.5 công bố 80,7 trên ScreenSpot-v2, 91,1 trên DocVQA, 81,3 trên ChartQA và 84,2 trên OCRBench v1. Với tách nền, WeVisOne báo độ lệch tuyệt đối trung bình 6,6 trên P3M-500-NP, so với 15,4 của SAM2-Matting; trên WeRefMat, điểm được báo cáo là 15,8 so với 23,0 của quy trình Qwen3-VL-8B kết hợp SAM2. Các bộ dữ liệu và cách chấm khác nhau, nên hãy xem mỗi kết quả như bằng chứng về tác vụ tương ứng, không phải cuộc đua tổng thể.

Hiện chưa có đánh giá bên thứ ba chạy hai mô hình song song; các số liệu nêu trên đều do nhà cung cấp công bố. Một benchmark VLM hữu ích để quyết định cần ghép đúng đầu ra, bộ dữ liệu, cách chấm và điều kiện chạy với sản phẩm thực tế của bạn. Nếu chất lượng viền tóc là ưu tiên, thử trên ảnh nền phức tạp của chính bạn; nếu cần đọc nút hoặc bảng biểu, kiểm tra các màn hình và ngôn ngữ mà ứng dụng sẽ gặp.

Buy if / Skip if

• Buy the WeVisOne-VL-2B if bạn cần tách nền AI, tạo alpha matte hoặc lấy mặt nạ chi tiết để xử lý pixel ở bước tiếp theo.
• Skip the WeVisOne-VL-2B if ứng dụng cần mô hình đọc giao diện, trích xuất văn bản hoặc bạn cần thông số triển khai đầy đủ ngay từ thẻ mô hình.
• Buy the LFM2.5-VL-3B if tác vụ chính là đọc màn hình, tìm nút, nhận biết nội dung tài liệu hoặc trả lời bằng văn bản, và giấy phép của nó phù hợp với cách sử dụng.
• Skip the LFM2.5-VL-3B if bạn cần mặt nạ alpha để ghép đối tượng lên nền mới; các đầu ra được công bố của mô hình không đáp ứng công việc đó.
• Skip cả hai nếu quyết định phụ thuộc vào một bảng xếp hạng trực tiếp hoặc đánh giá độc lập song song; hiện chưa có phép thử như vậy trong các tài liệu được nêu.