QVQ – 阿里通义开源的视觉推理模型

什么是QVQ？

阿里基于QVQQwen2-VL-72B构建的开源多模态推理模型，结合视觉理解和解决复杂问题的能力，提高了人工智能的认知能力。QVQ在视觉推理任务中表现出色，特别是在需要复杂分析和思维的领域。QVQ在MMU评估中获得70.3分，与QWen2相比，QVQ在各种数学基准测试中获得了70.3分-VL-72B-Instruct 显著改进。QVQ致力于实现全能智能模型，能够深入思考和推理，应对复杂挑战，参与科学探索。

QVQ的主要功能

多模态推理：QVQ可以处理和理解文本、图像和其他类型的数据，实现跨模态信息集成和推理。
视觉理解：具有分析视觉信息的能力，能够理解和分析图像内容。
解决复杂问题：QVQ可以处理需要复杂逻辑和分析的问题，特别是在数学和科学领域。
逐步推理：详细的逐步推理适合解决需要深入分析的问题。

QVQ项目地址

项目官网：qwenlm.github.io/zh/blog/qvq-72b-preview
HugingFace模型库：https://huggingface.co/Qwen/QVQ-72B-Preview

QVQ局限性

QVQ-72B-Preview 是 Qwen 团队推出的实验性研究模型侧重于提高视觉推理能力。尽管表现超出预期，但有几个限制需要注意：

语言混合和代码切换问题：模型可能会意外地在不同的语言之间切换，影响输出的清晰度和准确性。
递归推理问题：模型可能会陷入循环逻辑模式，导致冗长的响应，无法得出有效的结论。
考虑安全和伦理：模型需要加强安全措施，以确保可靠性和安全性能。用户在部署时应谨慎，以确保模型的输出符合伦理和安全标准。
性能和基准限制：虽然模型在视觉推理方面有所改进，但并不能完全取代Qwen2-VL-72B的能力。在多步视觉推理过程中，模型可能会逐渐失去对图像内容的关注，导致幻觉。