|Model|DocVQA|ChartQA|AI2D|TextVQA|MMMU|MathVista|MM-Bench-CN|

您提到的是关于不同类型的视觉与文本理解任务（Visual and Text Understanding）模型，这些模型在自然语言处理和计算机视觉领域有多种应用：

1. **Model**: 这通常指机器学习或深度学习模型，如BERT、Transformer或专门针对某一任务定制的模型，用于处理各种复杂的输入和输出。

2. **DocVQA**: 文档式视觉问答，要求模型基于给定的文档内容回答与图像相关的问题。

3. **ChartQA**: 图表理解问题解答，模型需要理解和解析图表数据来回答问题。

4. **AI2D**: AI for 2D Data，可能指的是处理二维数据集或图像的模型，比如图像分类、对象检测等。

5. **TextVQA**: 文本式视觉问答，涉及图像和文本的结合，要求模型理解两者并给出答案。

6. **MMMU**: 多模态多任务模型，可以处理多种不同类型的任务，如图像描述、问答和识别等。

7. **MathVista**: 数学视觉理解，专注于解决与数学相关的视觉问题，如公式识别和解析。

8. **MM-Bench-CN**: 多模态基准中国版，可能是一个评估多模态模型性能的标准化平台，专注于中文场景。

如果您对这些任务的具体实现、训练方法或评估标准感兴趣，可以进一步了解每个模型的架构细节、训练数据集和常用的评估指标。