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阿里國際Ovis2.5多模態大模型發布,提升視覺感知與深度推理能力

來源: 責編: 時間:2025-08-27 13:40:08 65觀看
導讀阿里國際近期揭曉了其最新研發的多模態大模型Ovis2.5,并慷慨地向公眾開放了源代碼。這款模型專注于提升視覺感知的原始分辨率、深化邏輯推理能力,并優化成本效益高的場景設計,旨在拓寬人工智能技術的應用邊界。在權威的

阿里國際近期揭曉了其最新研發的多模態大模型Ovis2.5,并慷慨地向公眾開放了源代碼。這款模型專注于提升視覺感知的原始分辨率、深化邏輯推理能力,并優化成本效益高的場景設計,旨在拓寬人工智能技術的應用邊界。在權威的多模態評估平臺OpenCompass上,Ovis2.5相較于其前身Ovis2,綜合評分實現了顯著飛躍,鞏固了其在同類開源模型中的領先地位。hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

此次推出的Ovis2.5包含兩個參數規模各異的版本,以滿足不同需求。其中,Ovis2.5-9B版本在OpenCompass測試中取得了78.3的高分,這一成績甚至超越了眾多參數量更為龐大的模型,穩居40B以下參數規模開源模型榜首。而Ovis2.5-2B版本則以73.9的綜合得分,秉承了Ovis系列“小體積、大效能”的設計理念,尤其適合在終端設備及資源受限環境下應用。hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

在模型架構層面,Ovis2.5進行了全面革新,主要體現在結構化嵌入對齊設計、視覺特征提取、視覺與文本結構對齊以及強大的語言處理能力三大核心組件上。該模型延續了系列的創新理念,通過動態分辨率的視覺特征提取技術,結合視覺詞表模塊,實現了視覺與文本信息的精準對齊,并以Qwen3為基礎,提升了語言處理能力。hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

訓練策略方面,Ovis2.5采用了更為精細的五階段訓練流程,涵蓋了基礎視覺預訓練、多模態預訓練及大規模指令微調等多個關鍵環節。通過引入DPO和GRPO等算法,增強了模型的偏好對齊和推理能力,從而顯著提升了整體性能。模型的訓練速度也實現了端到端3至4倍的加速。hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

在數據工程領域,Ovis2.5的數據量相較于Ovis2增長了50%,重點聚焦于視覺推理、圖表解析、OCR(光學字符識別)以及Grounding等關鍵應用場景。特別是為了與Qwen3深度適配,合成了大量“思考”數據,這一舉措極大地激發了模型的反思與推理潛能。hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

目前,Ovis2.5的代碼和模型資源已在GitHub和Hugging Face等平臺上線,用戶可自由訪問這些平臺,獲取相關資源,并探索Ovis2.5在更多領域的應用潛力。hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

獲取代碼:https://github.com/AIDC-AI/Ovishbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

獲取模型:https://huggingface.co/AIDC-AI/hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

亮點速覽:hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

? Ovis2.5在OpenCompass評測中斬獲78.3高分,持續引領SOTA潮流。hbi28資訊網——每日最新資訊28at.com

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