原创 特工少女 2024-12-27 16:11 浙江
不止于看，更在于思。
近两年，大模型的发展从单模态进化到多模态，从基础对话进化到深度推理，AI 正在持续突破人类认知的边界（特别是在 23 年下半年，随着 GPT-4V、Claude-3 等新一代多模态模型的出现，“视觉智能”便成为了行业关注的焦点）。
然而，真正的技术突破不仅在于看得见，更在于想得透。在多模态领域，大多数模型仍处于“看图说话”的阶段，而能将视觉信息与深度推理相结合的凤毛麟角。
更值得注意的是，目前领先的多模态模型几乎都选择了闭源路线。一个能在视觉推理领域达到前沿水平的开源模型，无疑将为这个方向注入新的活力。
而就在 23 年年末的圣诞节，通义千问带来了一个重磅答案——QVQ（也太可爱了叭）。
继上个月的 QwQ 之后，12 月 25 日，阿里云通义千问又发布了全球首个开源多模态推理模型 QVQ-72B-Preview（不愧是源神）。
第一次看到这个讯息还是在 AK 大佬的帖子上，“这可能是第一个用于视觉推理的开放权重模型”。
也有网友表示：“QVQ 将视觉推理带到了下一个阶段”。
不得不说 Qwen 在海外是真火，还登上了 Hacker News 第二名。
QVQ 在 MMMU、MathVista 等权威评测集上的成绩单也是相当亮眼，都取得了超预期的视觉理解和推理能力。
?是睿智的狸，还是乡下的猹？让我们来实测一下‼️
体验地址：https://modelscope.cn/studios/Qwen/QVQ-72B-preview
不知道大家会不会有时候看到一个电影片段，或者刷到一个视频台词截图，但死活找不到片名。现在有了 AI 之后方便很多！
比如拿了个《Her》的片段截图，问了问 Claude 先生，很遗憾没答对。
但 QVQ 正确的回答了出来。
同理拿游戏画面测试，识别的也是相当准确。
甚至细节也描述的非常到位。
小试牛刀之后，让我们再来上点强度，来数数椅子！（说实话我一个真人都数成了四把）。
QWQ 正确的回答出了五把，并且逐步思考的非常全面！而隔壁的 Claude 和 GPT o1 都回答错了。
说到思考全面，我们尝试复刻网友展示的一个 Case，拍了一张地铁上的照片，让 QVQ 告诉我该咋去唐人街。
没想到 QVQ 观察的十分细致，通过图片上一些人眼都很难注意到的细节，推理出当前的站点以及列车行驶方向。从多角度分析，并不断反思，最后总结出了一个合理的答案（看来是个心思缜密的 J 人？）
让我们再整点烧脑的数学题，就决定是你了，图论！
稍微有点糊咳咳（反正大家应该看不懂 bushi）但是经过 QVQ 详尽的分析，结果是对滴！
再来个硬核的物理题，发现 QvQ 依然不在话下（比我在搜题软件上得到的答案详尽的多！）
除了数理逻辑之外，情商和艺术鉴赏能力也十分在线。
让 QVQ 判断画作的作家也是手拿把掐。
在 AI 发展的众多突破中，QVQ 的出现让人眼前一亮。不是因为它有多少参数，也不是因为它在某个基准测试上刷新了记录，而是因为它展示了一种难得的可能性：当图像和语言在机器的"大脑"里不再是两条平行线，会擦出怎样的火花？
这个问题的意义远超技术本身。就像一个人，光是会说话还不够，光是会看东西也不够，关键是要把所见所闻融会贯通，形成自己的认知和判断。QVQ在这方面迈出了关键的一步——它不只是能看能说，更重要的是开始学会用看到的东西来思考和推理。
不过，在 QVQ 的官方博客中也有写道：尽管 QVQ 的性能超出了预期，但仍存在一些局限性（语言混合和代码切换、递归推理导致陷入循环没有响应等问题）。通义千问的愿景是开发一个全方位的智能模型（A Omni and Smart Model），“在不久的将来，我们计划将更多模式整合到一个统一的模型中，使其更加智能，能够应对复杂的挑战并参与科学探索。”
Blog：https://qwenlm.github.io/blog/qvq-72b-preview/
从这个角度看，或许 QVQ 的价值不在于它有多完美，而在于它为通往 AGI 的漫漫长路，铺下了一块重要的基石！
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