Qwen/QVQ-72B-Preview 这个视觉推理模型的效果如何？

Qwen/QVQ-72B-Preview 是由阿里通义千问团队开发的实验性研究模型，专注于增强视觉推理能力。该模型在多个基准测试中表现出色，尤其是在多模态理解和推理任务上展现了强大的能力。

性能表现

1. MMMU 基准测试：

   • QVQ-72B-Preview 在 MMMU（Multimodal Massive Multi-task Understanding）基准测试中取得了70.3%的成绩[1] [2]。
   • 这一成绩显著超越了其前身 Qwen2-VL-72B-Instruct 的表现，展示了其在多学科理解和推理任务上的强大能力。

2. 数学和科学问题基准测试：

   • 除了 MMMU，QVQ-72B-Preview 在其他三个专注于数学和科学问题的基准测试中也表现出色，有效缩小了与领先模型之间的差距[1]。

特点与优势

• 跨学科理解和推理能力：QVQ-72B-Preview 不仅在视觉推理方面表现出色，还在数学和科学问题的理解和推理上展现了卓越的能力。
• 实验性研究模型：作为实验性研究模型，QVQ-72B-Preview 集成了架构改进，增强了跨模态推理能力[28]。
• 开源与社区支持：开发者可以在魔搭社区和 HuggingFace 平台上直接体验和使用该模型[12]。

限制与注意事项

尽管 QVQ-72B-Preview 表现优异，但仍有一些限制需要注意：

• 语言混合与切换：模型在处理语言混合和切换时可能存在一定的挑战[25]。
• 持续优化：作为实验性模型，QVQ-72B-Preview 仍在不断优化和完善中，未来可能会有更多的改进。

总体而言，Qwen/QVQ-72B-Preview 在多模态理解和推理任务上展现了出色的表现，特别是在视觉推理、数学和科学问题的处理上具有明显的优势。

https://qwenlm.github.io/zh/blog/qvq-72b-preview/