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REPOGEO 报告 · LITE

BAAI-DCAI/Bunny

默认分支 main · commit 08273acb · 扫描时间 2026/5/11 17:32:39

星标 1,053 · Fork 76

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 BAAI-DCAI/Bunny 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highabout#1
    Update the About section description to highlight key differentiators

    原因:

    当前
    A family of lightweight multimodal models.
    复制粘贴的修复
    A family of lightweight and efficient multimodal models (MLLMs) supporting high-resolution images and multiple language backbones like Llama-3 and Qwen1.5.
  • mediumreadme#2
    Enhance the README's opening paragraph to emphasize unique features

    原因:

    当前
    Bunny is a family of lightweight but powerful multimodal models. It offers multiple plug-and-play vision encoders, like **EVA-CLIP, SigLIP** and language backbones, including **Llama-3-8B, Phi-3-mini, Phi-1.5, StableLM-2, Qwen1.5, MiniCPM and Phi-2**. To compensate for the decrease in model size, we construct more informative training data by curated selection from a broader data source.
    复制粘贴的修复
    Bunny is a family of lightweight yet powerful multimodal models (MLLMs) designed for efficient vision and language understanding. It offers multiple plug-and-play vision encoders (e.g., EVA-CLIP, SigLIP) and language backbones (e.g., Llama-3-8B, Phi-3-mini, Qwen1.5), notably featuring Bunny-Llama-3-8B-V as a pioneering VLM that accepts high-resolution images up to 1152x1152. To compensate for the decrease in model size, we construct more informative training data by curated selection from a broader data source.
  • lowhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/BAAI-DCAI/Bunny

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 BAAI-DCAI/Bunny
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
LLaVA
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LLaVA · 被推荐 2 次
  2. MiniGPT-4 · 被推荐 1 次
  3. BLIP-2 · 被推荐 1 次
  4. OpenFlamingo · 被推荐 1 次
  5. CoCa · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are some lightweight multimodal models for efficient vision and language understanding?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. MiniGPT-4
    2. LLaVA
    3. BLIP-2
    4. OpenFlamingo
    5. CoCa

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 BAAI-DCAI/Bunny。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    I need a multimodal model supporting high-resolution images and multiple languages like Chinese.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-4o
    2. Gemini 1.5 Pro
    3. Claude 3 Opus / Sonnet
    4. LLaVA
    5. CogVLM

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 BAAI-DCAI/Bunny。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of BAAI-DCAI/Bunny?
    pass
    AI 明确点名了 BAAI-DCAI/Bunny

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts BAAI-DCAI/Bunny in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 BAAI-DCAI/Bunny

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo BAAI-DCAI/Bunny solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 BAAI-DCAI/Bunny

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 BAAI-DCAI/Bunny 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
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