# MobileCLIP2 S0 vs S2：可复现的 CPU 实测

在 24 张合成图片上，S0 与 S2 都正确分类了相同的 21 张。S0 在本机的热运行耗时更低，这组小型诊断集没有显示 S2 的准确率收益。

Canonical URL: https://aiidelist.com/zh/blog/mobileclip2-s0-vs-s2-zh

Language: zh

Published: 2026-09-24

Updated: 2026-09-24

MOBILECLIP2 · SITE MEASUREMENTS

在 24 张合成图片上，S0 与 S2 都正确分类了相同的 21 张。S0 在本机的热运行耗时更低，这组小型诊断集没有显示 S2 的准确率收益。

测量日期：2026-09-12 · 单台设备 · 六个类别 · 未针对样例调参

## FastVLM.net 本站实测

| 指标 | S0 | S2 |
| --- | --- | --- |
| 首位类别正确数量 | 21/24 | 21/24 |
| 热运行分类耗时中位数 | 109.8 ms | 273.2 ms |
| 热运行分类耗时 P95 | 119.5 ms | 357.3 ms |
| 进程峰值 RSS | 998.6 MiB | 1210.4 MiB |
| 参数张量大小（float32） | 285.3 MiB | 378.2 MiB |

## 测试条件与适用范围

测试主机为 Apple M5 Pro、48 GiB 统一内存；使用 CPU、float32、4 个 PyTorch 线程、batch size 1。每个模型使用独立进程，先预热 3 次，再按固定顺序将全部 24 张图片重复测试 5 轮。六个候选标签的文本向量预先计算。耗时包含图片文件解码、预处理、图像编码与打分，不含下载、模型加载和文本编码。

峰值 RSS 包含 Python、库导入、checkpoint 加载与初始化。参数张量字节数不含缓冲与运行开销。两者都不是最低内存要求，也不是 GPU 显存占用。

测试集由六类合成模板构成，每类四个变体，使用固定的六个英文候选标签。两者的三次错误均为把小字文档分到界面类别。更换标签、照片或真实文档后结果可能不同，本次相同的成绩不能代表通用准确率相同。

## Apple 公开成绩：另一套基准

Apple 公布的 ImageNet 零样本 top-1 为 S0 71.5%、S2 77.2%。其数据集和测试方法与本站不同，不应和这 24 张图片合并计算，也不要将本站 CPU 耗时与 Apple 的设备基准直接比较。 [Apple S0](https://huggingface.co/apple/MobileCLIP2-S0) · [Apple S2](https://huggingface.co/apple/MobileCLIP2-S2)

## 如何选择

如果这些文档类别的区分方式符合你的任务，并且重视 CPU 耗时，可以从 S0 开始。只有在自己的标签与图片上验证 S2 的收益后，再判断是否值得增加资源占用。两者均不生成文字回答。

## 复现与查看原始数据

[下载图片、结果与测试脚本 ↓](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/evaluation-kit.zip) · [图片分类安装指南 →](/zh/blog/mobileclip2-zh)Run each variant in a separate process

```text
python -m pip install "open_clip_torch==3.3.0" "timm==1.0.29" torch pillow
python scripts/evaluate-mobileclip.py --model S0
python scripts/evaluate-mobileclip.py --model S2
```

[S0 JSON](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/mobileclip2-s0.json) · [S2 JSON](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/mobileclip2-s2.json) · [Manifest](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/manifest.json) · [Provenance](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/provenance.json)

## 逐例查看全部结果

类别 仅显示缺失预期答案 / 分类错误 24 个案例[![receipt-1](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/receipt-1.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/receipt-1.png)

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**预设类别:** a user interface screenshot

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**S2 预测类别:** a user interface screenshot · 267.8 ms

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**S0 预测类别:** a user interface screenshot · 109.4 ms

**S2 预测类别:** a user interface screenshot · 277.1 ms

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[![chinese-2](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/chinese-2.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/chinese-2.png)

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**S0 预测类别:** a Chinese text document · 108.1 ms

**S2 预测类别:** a Chinese text document · 271.8 ms

[![chinese-3](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/chinese-3.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/chinese-3.png)

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**S2 预测类别:** a Chinese text document · 287.6 ms

[![chinese-4](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/chinese-4.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/chinese-4.png)

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**S0 预测类别:** a Chinese text document · 109.0 ms

**S2 预测类别:** a Chinese text document · 274.4 ms

[![shapes-1](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-1.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-1.png)

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**预设类别:** an illustration of geometric shapes

**S0 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 108.4 ms

**S2 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 274.3 ms

[![shapes-2](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-2.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-2.png)

### shapes-2

**预设类别:** an illustration of geometric shapes

**S0 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 110.7 ms

**S2 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 264.1 ms

[![shapes-3](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-3.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-3.png)

### shapes-3

**预设类别:** an illustration of geometric shapes

**S0 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 109.7 ms

**S2 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 267.7 ms

[![shapes-4](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-4.png)](/fastvlm/evaluations/2026-09-12/images/shapes-4.png)

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**预设类别:** an illustration of geometric shapes

**S0 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 108.1 ms

**S2 预测类别:** an illustration of geometric shapes · 265.2 ms