OpenVision是加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）推出的完全开放、高效且灵活的高级视觉编码器家族，专注于多模态学习。提供从5.9M到632.1M参数的多种规模模型，适用于从边缘设备到高性能服务器的不同场景。OpenVision采用渐进式多阶段分辨率训练策略，训练效率比同类专有模型快2到3倍。在多模态基准测试中表现出色，与OpenAI的CLIP和SigLIP等模型相当。OpenVision支持8×8和16×16的可变大小patch，能灵活应对详细视觉理解或高效处理的需求。