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Janus-Pro-1B

Janus-Pro-1B 是由 DeepSeek 推出的轻量级“全模态”模型。不同于传统的单一功能模型，它具备了“Any-to-Any”的能力，这意味着它能打破文本、图像之间的界限，实现多模态的深度理解与生成。虽然 1B 的参数量在体量上属于“小钢炮”级别，但它非常适合集成在对延迟敏感、算力有限的端侧设备或移动应用中。对于开发者来说，它的上手门槛较低，且采用 MIT 开源协议，非常适合用来做多模态对话机器人、智能图像描述或轻量级的视觉理解任务。如果你正在寻找一种既能看懂图片又能生成内容的低成本方案，Janus-Pro-1B 是一个极具性价比的选择。

deepseek-aiany to any
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01 / 模型卡片

模型卡片

Janus-Pro-1B 是由 DeepSeek 推出的轻量级“全模态”模型。不同于传统的单一功能模型，它具备了“Any-to-Any”的能力，这意味着它能打破文本、图像之间的界限，实现多模态的深度理解与生成。虽然 1B 的参数量在体量上属于“小钢炮”级别，但它非常适合集成在对延迟敏感、算力有限的端侧设备或移动应用中。对于开发者来说，它的上手门槛较低，且采用 MIT 开源协议，非常适合用来做多模态对话机器人、智能图像描述或轻量级的视觉理解任务。如果你正在寻找一种既能看懂图片又能生成内容的低成本方案，Janus-Pro-1B 是一个极具性价比的选择。

模型类型any to any
提供方deepseek-ai
许可状态mit
02 / 文件与版本

模型文件与版本

模型卡片当前详情页记录的模型说明与元数据
已收录
来源仓库https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B
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版本信息请以来源仓库的最新版本为准
—
03 / 模型下载

下载模型

推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。

当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库: deepseek-ai/Janus-Pro-1B
安装 ModelScope

下载前先安装命令行和 SDK 依赖。

pip install modelscope
命令行下载完整模型库

下载完整模型权重、配置和模型卡片。

modelscope download --model deepseek-ai/Janus-Pro-1B
下载单个文件到指定目录

这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。

modelscope download --model deepseek-ai/Janus-Pro-1B README.md --local_dir ./dir
SDK 下载

适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/Janus-Pro-1B')
Git 下载

请确保 Git LFS 已正确安装。

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/Janus-Pro-1B.git
跳过 LFS 大文件下载

先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/Janus-Pro-1B.git
04 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    阅读模型卡片和来源信息。

  2. 02
    步骤 2

    从小型、非敏感任务开始评估。

  3. 03
    步骤 3

    核对输出质量、许可和使用限制。

  4. 04
    步骤 4

    验证通过后再纳入工作流。

05 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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