本文涉及到的详细测试代码和测试步骤放置于：
https://github.com/xinyuwei-david/david-share.git下的：Multimodal-Models/Phi-3.5-Vision-and-Pixtral-vLLM，
本文中不再赘述代码实现。欢迎给repo点亮Star，您的点赞是作者持续创作的动力。
一、Pixtral是Mistral最近发布的CV模型。它和微软的Phi-3.5-Vision孰优孰劣？
Pixtral 和 Phi-3.5 Vision 都是非常强大的视觉语言模型（VLM），但它们在某些方面各有优势。以下是对它们的详细比较：
1.1 Pixtral
优势：
高分辨率图像处理：Pixtral 能够处理高分辨率图像，适用于需要精细图像分析的任务。
多任务能力：在图像描述、光学字符识别（OCR）和视觉问答（VQA）等任务中表现出色。
丰富的图像标记：Pixtral 使用大量图像标记来编码图像，能够捕捉更多的图像细节。
劣势：
内存需求高：由于使用大量图像标记，Pixtral 在处理高分辨率图像时需要更多的 GPU 内存。
1.2 Phi-3.5 Vision
优势：
高效的图像编码：Phi-3.5 Vision 使用更少的图像标记来编码图像，内存使用更高效。
多模态输入处理：能够处理包含文本和图像的多模态输入，适用于多种应用场景。
优化的模型架构：改进的注意力机制和内存管理，使其在处理长序列和大图像时表现更好。
劣势：
图像细节捕捉：由于使用较少的图像标记，可能在某些高分辨率图像任务中不如 Pixtral 详细。
二、具体应用场景
高分辨率图像分析：如果你的应用需要处理高分辨率图像并捕捉细节，Pixtral 可能更适合。
内存受限环境：如果你的应用在内存使用上有严格限制，Phi-3.5 Vision 会是更好的选择。
在一些基准测试中，Phi-3.5 Vision 在单图像理解和推理方面表现优异，尤其是在多帧图像理解和推理任务中表现突出。Pixtral 则在处理高分辨率图像和多任务能力上有优势。
总的来说，选择哪个模型取决于你的具体需求和应用场景。如果你需要处理高分辨率图像并捕捉更多细节，Pixtral 是一个不错的选择。如果你需要在内存受限的环境中高效处理多模态输入，Phi-3.5 Vision 会更适合。
三、技术实现区别
Pixtral 和 Phi-3.5 Vision 是两种 VLM，它们在处理包含文本和图像的提示时表现出色。Pixtral 使用大量标记来编码图像，导致内存需求增加，而 Phi-3.5 Vision 则采用更高效的图像编码方案，使用的标记显著减少。
Phi-3.5 Vision 之所以能够使用更少的标记来编码图像，主要是因为它采用了一种更高效的图像编码技术ViT-L（https://arxiv.org/pdf/2404.14219）。以下是一些关键点：
1. 更大的图像块
Phi-3.5 Vision 将图像分割成更大的块。例如，如果 Pixtral 将图像分割成 16x16 像素的块，那么 Phi-3.5 Vision 可能会将图像分割成 32x32 像素的块。这样，每个图像标记代表的像素数量更多，因此需要的标记数量就减少了。
2. 高效的编码算法
Phi-3.5 Vision 可能使用了更高效的编码算法，这些算法能够在保持图像信息完整性的同时，减少标记的数量。这些算法可能包括更先进的压缩技术和更智能的特征提取方法。
3. 优化的模型架构
Phi-3.5 Vision 的模型架构可能经过优化，能够更好地处理和理解较少的图像标记。这种优化可能包括改进的注意力机制和更高效的内存管理2。
4. 多模态数据处理
Phi-3.5 Vision 还可能通过多模态数据处理技术，将图像和文本信息更紧密地结合在一起，从而减少了对单一类型标记的依赖3。
这些技术改进使得 Phi-3.5 Vision 能够在保持高性能的同时，显著减少内存使用和计算资源需求。
代码实现见repo。
