Janus-Pro-7B 模型参数、许可证与获取服务

中文简介

deepseek-ai/Janus-Pro-7B 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文生图、文本生成与推理。本站固定记录上游版本 5c3eb3fb2a3b，同步到 13 个文件，文件元数据合计 27.66 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“mit”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 deepseek-ai/Janus-Pro-7B 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
deepseek-ai/Janus-Pro-7B 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文生图、文本生成与推理。本站固定记录上游版本 5c3eb3fb2a3b，同步到 13 个文件，文件元数据合计 27.66 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“mit”。

【适用方向】
适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：5c3eb3fb2a3b。任务标签：文生图、文本生成与推理。库标记：transformers。模型类型字段：multi_modality。上游页面记录的最近更新时间：2025-02-01。

【文件信息】
上游 API 返回 13 个文件，文件元数据合计 27.66 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 7 个、.bin 2 个、.png 2 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：pytorch_model-00001-of-00002.bin（9.30 GB）；pytorch_model-00002-of-00002.bin（4.52 GB）；tokenizer.json（4.50 MB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 27.66 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“mit”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

1. Introduction Janus-Pro is a novel autoregressive framework that unifies multimodal understanding and generation. It addresses the limitations of previous approaches by decoupling visual encoding into separate pathways, while still utilizing a single, unified transformer architecture for processing. The decoupling not only alleviates the conflict between the visual encoder’s roles in understanding and generation, but also enhances the framework’s flexibility. Janus-Pro surpasses previous unified model and matches or exceeds the performance of task-specific models. The simplicity, high flexibility, and effectiveness of Janus-Pro make it a strong candidate for next-generation unified multimodal models. Github Repository** 2. Model Summary Janus-Pro is a unified understanding and generation MLLM, which decouples visual encoding for multimodal understanding and generation. Janus-Pro is constructed based on the DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base. For multimodal understanding, it uses the SigLIP-L as the vision encoder, which supports 384 x 384 image input. For image generation, Janus-Pro uses the tokenizer from here with a downsample rate of 16. 3. Quick Start Please refer to **Github Repository** 4. License This code repository is licensed under the MIT License. The use of Janus-Pro models is subject to DeepSeek Model License. 5. Citation 6. Contact If you have any questions, please raise an issue or contact us at service@deepseek.com.

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：5c3eb3fb2a3b。任务标签：文生图、文本生成与推理。库标记：transformers。模型类型字段：multi_modality。上游页面记录的最近更新时间：2025-02-01。

文件说明

上游 API 返回 13 个文件，文件元数据合计 27.66 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 7 个、.bin 2 个、.png 2 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：pytorch_model-00001-of-00002.bin（9.30 GB）；pytorch_model-00002-of-00002.bin（4.52 GB）；tokenizer.json（4.50 MB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

.gitattributes1.48 KB
config.json1.25 KB
janus_pro_teaser1.png95.70 KB
janus_pro_teaser2.png517.61 KB
preprocessor_config.json346 B
processor_config.json210 B
pytorch_model-00001-of-00002.bin9.30 GB
pytorch_model-00002-of-00002.bin4.52 GB
pytorch_model.bin.index.json86.95 KB
README.md2.49 KB
special_tokens_map.json344 B
tokenizer.json4.50 MB

硬件建议

仓库文件元数据合计 27.66 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“mit”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

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