阿里云通义团队于2024年12月25日发布了业界首个开源多模态推理模型QVQ-72B-Preview，该模型在视觉理解和推理能力上取得了重大突破。QVQ-72B-Preview在处理数学、物理、科学等领域的复杂推理问题上表现出色，并在多项评测中超越了此前的视觉理解模型“开源王者”Qwen2-VL，整体表现与顶尖推理模型如OpenAI的o1和Claude3.5 Sonnet相当。

这一模型的发布标志着阿里云在多模态推理领域的进一步探索和突破，为教育、科研、内容创作等领域提供了新的技术支持。此外，QVQ-72B-Preview已在魔搭社区和HuggingFace平台上开源，开发者可以免费使用并进行体验。

阿里云通义千问团队于2024年12月25日发布了其首个开源多模态推理模型QVQ-72B-Preview。该模型在视觉理解和推理能力方面表现出色，尤其在解决数学、物理、科学等领域的复杂推理问题上表现突出。以下是QVQ-72B-Preview的具体技术特点和创新之处：

1. 卓越的视觉理解与推理能力：
   QVQ-72B-Preview在视觉理解和推理能力上展现了超乎预期的表现，能够基于视觉进行深度思考和推理。它不仅能够准确感知视觉内容并进行细致分析，还能质疑自身假设，审视推理过程的每一步，最终给出结论。
2. 逐步推理与深度思考：
   该模型能够实现更仔细的逐步推理，能够识别网络“梗图”内涵，从真实照片中推断物体数量和高度等信息，并在面对科学难题时给出思考过程和准确答案。
3. 性能表现：
   在多项基准测试中，QVQ-72B-Preview的表现显著优于其前身Qwen2-VL-72B-Instruct，并有效缩小了与顶尖模型如OpenAI的O1、Claude3.5等之间的差距。例如，在MMMU基准测试中，QVQ-72B-Preview取得了70.3分，达到大学水平。
4. 多领域应用：
   QVQ-72B-Preview在MathVista、MathVision和OlympiadBench等专注于数学和科学问题的基准测试中也表现出色，显示其处理复杂数学问题的能力更强。
5. 实验性研究模型：
   尽管QVQ-72B-Preview在视觉推理方面表现优异，但阿里通义千问团队也指出了该模型当前存在的一些限制，包括语言混合与切换、递归推理、安全和伦理考虑以及性能和基准限制。用户在部署时应保持谨慎，并注意这些潜在问题。
6. 开源与社区支持：
   QVQ-72B-Preview已在魔搭社区和HuggingFace等平台上开源，开发者可以体验这一前沿模型，并进一步推动其优化和改进。

QVQ-72B-Preview在数学、物理、科学等领域的复杂推理问题上的表现如何，与现有模型相比有哪些显著优势？

QVQ-72B-Preview在数学、物理、科学等领域的复杂推理问题上表现出色，与现有模型相比具有显著优势。以下是其主要表现和优势：

1. 多学科理解和推理能力：
   QVQ-72B-Preview在多学科理解和推理方面展现了强大的能力，特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。例如，在MMMU基准测试中，该模型取得了70.3的高分，显著超越了其前身Qwen2-VL-72B-Instruct。
2. 数学和科学问题的卓越表现：
   在专注于数学和科学问题的基准测试中，如MathVista、MathVision和OlympiadBench，QVQ-72B-Preview同样表现出色。它不仅有效缩小了与当前最先进的o1模型之间的差距，还在解决具有挑战性的问题时展现了不俗的实力。
3. 视觉推理能力的提升：
   QVQ-72B-Preview在视觉推理任务中也表现出色，尤其是在需要复杂分析思维的领域。通过细致的逐步推理，该模型能够更好地理解图像内容，并结合文字信息进行多步推理，解决复杂问题。
4. 物理问题的深度理解：
   在物理问题中，QVQ-72B-Preview能够结合文字和视觉信息推导因果关系，展现出深层次的理解能力。例如，它能够根据物理场景图片和文字描述推理事件因果，这在传统AI模型中是较为罕见的能力。
5. 与先进模型的竞争力：
   QVQ-72B-Preview的整体表现与OpenAI的o1模型相当，甚至在某些方面超越了此前的视觉理解模型Qwen2-VL。这表明其在多模态推理和复杂问题解决方面具有显著的优势。

尽管QVQ-72B-Preview在多个领域表现优异，但其仍存在一些局限性，如语言混合、递归推理可能导致的冗长响应、安全和道德问题等。

阿里云通义团队是如何实现QVQ-72B-Preview的视觉理解和推理能力的突破的？

阿里云通义团队通过多种技术手段和创新方法实现了QVQ-72B-Preview的视觉理解和推理能力的突破。首先，QVQ是一个基于视觉进行深度思考推理的大模型，它能够更准确地感知视觉内容，并据此作出细致的分析和推理。其次，QVQ-72B-preview专注于提升视觉表示的效率和准确性，在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色，特别是在数学推理任务中取得了显著进步。

此外，QVQ-72B-Preview在解决数学、物理、科学等领域的复杂推理问题上表现尤为突出，多项评测数据显示，其整体表现与OpenAI的o1、Claude3.5 Sonnet等推理模型相当。这表明QVQ-72B-Preview不仅在视觉理解方面有显著提升，还在复杂科学问题的推理能力上达到了新的高度。

QVQ-72B-Preview在魔搭社区和HuggingFace平台上的开源情况，包括使用指南和社区反馈。

QVQ-72B-Preview是阿里云通义千问发布的首个开源多模态推理模型，具备出色的视觉理解和推理能力，尤其在解决数学、物理和科学等领域的复杂问题上表现突出。该模型已在魔搭社区和HuggingFace平台上开源，开发者可以立即上手体验。

使用指南

目前，开发者可以在以下平台直接体验QVQ-72B-Preview：

1. 魔搭社区（ModelScope） ：开发者可以直接下载并使用魔搭提供的sft脚本进行微调。
2. HuggingFace：该平台也提供了模型的下载和使用指南。

社区反馈

根据多篇报道，QVQ-72B-Preview在发布后受到了广泛的关注和好评。例如，一个月前发布的推理模型QwQ一发布就登上了HuggingFace模型趋势榜榜首，显示出其受欢迎程度。此外，QVQ-72B-Preview在多项评测中表现出色，超越了此前的视觉理解模型Qwen2-VL，并与OpenAI的o1、Claude3.5 Sonnet等推理模型相当。这些评测包括MMMU、MathVista、MathVison和OlympiadBench等，展示了其在视觉推理和复杂问题解决上的卓越能力。

阿里云通义开源多模态推理模型对教育、科研、内容创作等领域的具体影响和潜在应用案例。

阿里云通义开源的多模态推理模型QVQ和QwQ在教育、科研、内容创作等领域的具体影响和潜在应用案例如下：

教育领域

1. 辅助教学与学习：

   • 数学与物理教学：QVQ模型在数学和物理领域的表现尤为突出，能够解决复杂的推理问题，并提供详细的思考过程和答案。这可以作为教师的辅助工具，帮助学生更好地理解复杂的概念和问题。
   • 编程教育：QwQ模型在编程领域的推理能力也表现出色，能够帮助学生进行高效的代码分析和问题解决，提升编程学习的效率。

2. 个性化学习：

   • 智能辅导系统：通过QVQ和QwQ模型，可以开发出能够根据学生的学习进度和能力提供个性化辅导的智能系统，帮助学生在薄弱环节上得到针对性的指导。

科研领域

1. 科研数据分析：

   • 复杂数据处理：QVQ模型在视觉理解和推理能力上的优势，使其能够处理和分析大量的科学数据，如图像、视频等，从而在科研中提供更准确的分析结果。
   • 跨学科研究：QwQ模型的科学推理能力可以应用于跨学科的研究项目中，帮助研究人员在不同领域之间建立联系，推动新的科学发现。

2. 实验设计与验证：

   • 实验模拟：QVQ模型可以用于模拟实验过程，预测实验结果，从而减少实际实验的次数和成本。
   • 结果验证：在科研论文的撰写过程中，QwQ模型可以辅助验证实验结果的准确性和可靠性，提高科研论文的质量。

内容创作领域

1. 文案创作与编辑：

   • 智能写作助手：通义模型具备多轮对话、文案创作等功能，可以作为内容创作者的智能助手，帮助生成和编辑高质量的文本内容。
   • 多模态内容生成：QVQ模型的视觉理解能力可以用于生成包含图像和文字的多模态内容，如新闻报道、广告文案等，提升内容的吸引力和传播效果。

2. 创意灵感与素材生成：

   • 创意工具：通过QVQ模型，创作者可以生成各种创意素材，如插图、设计图等，激发创作灵感。
   • 内容优化：QwQ模型可以对现有内容进行优化和改写，提高内容的可读性和吸引力。

潜在应用案例

1. 教育平台：

   • 智能教学平台：结合QVQ和QwQ模型，开发一个智能教学平台，提供数学、物理、编程等课程的个性化辅导和智能答疑服务。

2. 科研机构：

   • 科研数据分析平台：利用QVQ模型，开发一个科研数据分析平台，帮助研究人员处理和分析大量科学数据，提高科研效率。

3. 内容创作公司：

   • 智能写作工具：结合通义模型，开发一个智能写作工具，帮助内容创作者生成高质量的文案和多模态内容。