QVQ-72B-Preview – 阿里通义开源的多模态推理模型-爱论文

QVQ-72B-Preview是什么

QVQ-72B-Preview 是阿里云通义千问团队开源的多模态推理模型，专注于提升视觉推理能力。模型在多个基准测试中表现出色，在多模态理解和推理任务上展现了强大的能力。能准确理解图像内容，进行复杂的逐步推理，支持从图片中推断物体高度、数量等具体信息，能识别图片的深层含义，如“梗图”内涵。

QVQ-72B-Preview的主要功能

强大的视觉推理能力：QVQ-72B-Preview 能准确理解图像内容，进行复杂的逐步推理。支持从图片中推断物体的高度、数量等具体信息，能识别图片的深层含义，如“梗图”内涵。多模态处理：模型能同时处理图像和文本信息，进行深度推理。能将语言信息与视觉信息无缝对接，让 AI 的推理进程更加高效。科学级推理表现：QVQ-72B-Preview 在处理复杂的科学问题时表现出色，能像科学家一样思考并给出准确答案。通过质疑假设和优化推理步骤，提供更可靠、更智能的结果。

QVQ-72B-Preview的性能评测

QVQ-72B-Preview 在以下四个数据集上进行了评估：

MMMU：一个大学级别的多学科多模态评估数据集，评估模型与视觉相关的综合理解和推理能力，视觉推理得分 70.3，达到大学水准。MathVista：一个以数学为中心的视觉推理测试集，用于评估使用拼图测试图形进行逻辑推理、使用函数图进行代数推理以及使用学术论文数字进行科学推理等功能，超越 OpenAI o1，展现出强大的数学与图形推理能力。MathVision：源自真实数学竞赛的高质量多模态数学推理测试集，与 MathVista 相比，具有更大的问题多样性和学科广度，表现超越 GPT-4o 和 Claude 3.5。OlympiadBench：奥林匹克竞赛级别的双语多模态科学基准测试集，包含来自奥林匹克数学和物理比赛（包括中国高考）的 8476 道题目，表现超越 GPT-4o 和 Claude 3.5。。

QVQ-72B-Preview的项目地址

项目官网：Qwen ChatHuggingFace模型库：https://huggingface.co/Qwen/QVQ-72B-Preview

QVQ-72B-Preview的应用场景

教育领域：在知识的传授与学习场景中，QVQ-72B-Preview 能帮助师生解决复杂的数学公式推导、科学实验原理剖析等难题。科研探索：在需要深度钻研的科研难题面前，如物理学中对量子力学现象的解读、天文学里对星系演化模型的构建，QVQ-72B-Preview 能协助科学家们挖掘隐藏在数据与现象背后的真理。多模态交互：在智能客服应对用户图文并茂的咨询诉求，或社交媒体平台对海量图文信息的精准分类管理中，QVQ-72B-Preview 能完美融合图像与文本信息，给出契合用户需求的理想回应。