DeepSeek这家近年来迅速崛起的AI公司，又一次震惊业界！他们刚刚发布了全新的多模态模型 Janus-Pro 系列，并将其全部 开源。凭借强悍的性能与 MIT协议 带来的商业自由，这款小而精的多模态模型直接锁定了行业焦点，可在图像生成和分析上全面超越OpenAI的DALL-E 3。

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🌟 一场参数效率的革命：Janus-Pro-7B

小模型，强能力7B参数 小体量却能同时实现 多模态理解 和 生成双能力，打破以往“模型大才能强”的固有印象。**零样本泛化性能提升 37%**（基于 GenEval 测试）直接吊打主流生成模型，如 DALL-E 3。单卡支持 4K 图片生成，速度比 Stable Diffusion 3 快 2倍。

Janus Pro与其他模型表现比较

DeepSeek一己之力，快干翻了美股，看看英伟达的股票。

DeepSeek一下子干掉了纳斯达克4.9%。

💥 对比 OpenAI DALL-E 3：Janus-Pro 完胜的三大维度1. 🔧架构革命

Janus-Pro 的 视觉编码解耦+自研 Rectified Flow 技术，让单模型便能驾驭 20+跨模态任务，显著提升 理解与生成效率。

2. 🎯工业级生成效果

例如“故宫屋檐下的机械战甲”，Janus-Pro 的生成效果呈现出 准确合理的构图，而 DALL-E 3 仍常陷入“四不像”困境。

3. 🆓开源与商业自由

Janus-Pro 使用的 MIT协议，允许用户 免费商用，帮助中小企业节省百万级开发费用，这对闭源的 OpenAI 无疑形成强有力的冲击。

🚀 DeepSeek 发布 Janus-Pro 系列的背景

Janus-Pro 是 Janus 模型的升级版本，名称来源于罗马神话中的双面神“雅努斯”（Janus），象征着“理解过去与创造未来”的能力。

目标：在多模态统一模型中，探索 理解与生成的深度整合。意义：以开源方式打破 AI 技术封锁，为开发者与企业提供自由工具。

🔍 核心改进与技术亮点

更科学的训练策略

DeepSeek 对 Janus-Pro 的训练流程进行了全面优化，显著提升了训练的效率与稳定性。

超大规模训练数据

Janus-Pro 的数据量是前代模型的 3倍，涵盖更多样化的场景，让模型知识更全面。

模型规模与算力需求平衡

推出了 1B 和 7B 两种参数版本，兼顾 性能与计算成本，适合更多使用场景。

📊 性能对比：为什么说它是“参数效率王者”？

模型多模态能力生成速度商用自由参数规模Janus-Pro-7B✅理解+生成⚡ 快 2倍✅ MIT开源7BDALL-E 3❌仅生成⏳ 较慢❌闭源不公开Stable Diffusion 3❌单模态生成⚡ 快✅ 开源数百M

亮点分析：参数规模紧凑：仅 7B 参数即可完成多模态任务，对算力需求友好。速度表现突出：支持 4K 图像生成，生成速度比主流模型高出至少 1倍。🎨 突破性的多模态任务能力理解任务视觉问答：从图片中回答细节问题，准确率媲美专用视觉问答模型。地标识别：识别文化地标的能力大幅提升，可准确定位。文字识别：处理复杂场景中的文字信息，解析准确度高。生成任务文本到图像：显著提升 生成质量 和 稳定性，尤其擅长文化背景丰富的场景。指令跟随能力强：能够根据用户的详细描述生成符合预期的高质量图像。

📥 模型下载与体验开源地址模型（7B版本）：https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B模型（1B版本）：https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B东方破晓，邀世界共赴星辰

Janus-Pro 的发布，再次向世界证明中国在多模态 AI 领域的快速崛起：

技术层面：Janus-Pro 的开源与性能突破，代表了 AI 开放合作的力量；商业层面：MIT协议降低了开发成本，为中小企业提供了更多可能性。

东方既白，未来已来。立即下载Janus-Pro，成为这场AI革命的头号玩家！