gliner2.5-multi-v1 模型参数、许可证与获取服务

中文简介

GLiNER2.5 Multi 使用多语言边界抽取架构，在一套接口中处理实体、分类、结构化记录、关系与片段属性。它适合把非结构化文本整理成可校验字段。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

简体中文（默认）上游原文

【定位与用途】
GLiNER2.5 Multi 使用多语言边界抽取架构，在一套接口中处理实体、分类、结构化记录、关系与片段属性。它适合把非结构化文本整理成可校验字段。

【如何选择】
用于多语言信息抽取、标签分类和关系图谱原型，按业务定义标签与字段约束。

【版本与获取范围】
选型方向：检索、抽取与专用模型。固定上游版本：235cf92d6d4318da9bfca0d08975c8fa7250d13b。API 任务字段：token-classification。API 语言字段：multilingual, en。API 架构字段：BoundaryExtractor。上游最近更新时间：2026-09-17（不一定为首次发布日期）。规模、子集和组件差异见本页简介及注意事项；API 标签与卡片正文的含义分别保留。

【容易混淆的边界】
卡片要求使用 AutoExtractor 分派到对应架构；旧版 span 加载方式不适用，格式正确不代表事实正确。

本节是本站基于固定版本卡片编写的中文选型摘要，并非原文逐句翻译。完整操作、评测协议与许可原文请查看上游固定版本链接；模型效果及资源处理需求尚未由本站实测。

基于固定版本上游资料编写的中文选型说明 · 2026-09-20 15:03

本页提供中文选型摘要，请通过上方固定版本链接查看完整上游模型卡或数据集卡。

适用场景

用于多语言信息抽取、标签分类和关系图谱原型，按业务定义标签与字段约束。

模型参数

选型方向：检索、抽取与专用模型。固定上游版本：235cf92d6d4318da9bfca0d08975c8fa7250d13b。API 任务字段：token-classification。API 语言字段：multilingual, en。API 架构字段：BoundaryExtractor。上游最近更新时间：2026-09-17（不一定为首次发布日期）。规模、子集和组件差异见本页简介及注意事项；API 标签与卡片正文的含义分别保留。

文件说明

上游 API 返回 9 个文件，文件元数据合计 1.09 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 4 个、.jpg 1 个、.md 1 个、.png 1 个、.safetensors 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：model.safetensors（1.07 GB）；tokenizer.json（15.29 MB）；GitHub_new.jpg（837.89 KB）。此处只统计当前 Git 仓库的文件元数据，不包含外部链接、Bucket 或另行申请的完整集合。

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。

.gitattributes1.65 KB
config.json3.08 KB
encoder_config/config.json857 B
GitHub_new.jpg837.89 KB
GLiNER-2.5-Multi-HF-Banner.png640.89 KB
model.safetensors1.07 GB
README.md21.14 KB
tokenizer.json15.29 MB
tokenizer_config.json645 B

硬件建议

先选定所需权重格式和精度，再核对推理代码、依赖与目标硬件。仓库元数据合计可能包含多个变体、视觉组件或示例，不能用来直接推算运行显存；内存还受上下文、缓存、批量和并发影响，应以小样本实测确定配置。

注意事项

卡片要求使用 AutoExtractor 分派到对应架构；旧版 span 加载方式不适用，格式正确不代表事实正确。

获取、校验与交付

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