具有極低的推遲和內存占用；經過敞開數據管道和模塊化的教師、這證明教師信號聚合關于將強功能壓縮到緊湊的學生模型中至關重要；這一精度進步使MobileCLIP2能夠以更少的參數數量和推遲
，對每個教師模型獨立進行對數標準（Logits Scale）的精密調整；集成蒸餾在ImageNet-1k驗證集上比單教師變體進步了高達2.8%
，也便是圖畫、

其強化練習的數據生成代碼支撐恣意教師集成和分布式可擴展處理，

其背面技術細節包含，開發者能夠直接布置和進行基準測驗