扩大对比语言-图像预训练（CLIP）对于增强视觉和多模态模型的能力至关重要。我们推出了EVA-CLIP-18B，这是迄今为止最大且最强大的开源CLIP模型，拥有180亿个参数。仅通过60亿个训练样本的学习，EVA-CLIP-18B在27个广泛认可的图像分类基准测试中实现了平均80.7%的零样本顶级准确率，显著优于其前代产品EVA-CLIP（50亿参数）和其他开源CLIP模型。值得注意的是，尽管维持了来自LAION-2B和COYO-700M的20亿图像-文本对的固定训练数据集，我们观察到随着EVA-CLIP模型规模的增加，性能表现持续提升。该数据集公开可用，并且比其他最先进的CLIP模型所使用的内部数据集（例如DFN-5B、WebLI-10B）小得多。EVA-CLIP-18B展示了EVA风格从弱到强的视觉模型扩展潜力。我们已公开发布该模型的权重，希望促进未来在视觉和多模态基础模型领域的研究。