上海人工智能实验室（上海AI实验室）宣布联合清华大学、香港中文大学、商汤科技等机构开源新一代书生·视觉大模型（InternVL）。

新一代“书生·视觉基础”模型的视觉编码器参数量达60亿(InternVL-6B)，首次提出了对比-生成融合的渐进式对齐技术，实现了在互联网级别数据上视觉大模型与语言大模型的精细对齐。

InternVL-6B不仅能处理复杂图片中细微的视觉信息并完成图生文任务，还可以识别和解读复杂页面中的信息，甚至解决其中的数理问题。

目前，InternVL全系列模型、代码均已开源，并提供Demo试用。

• 开源链接：https://github.com/OpenGVLab/InternVL
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.14238
• 试用Demo：https://internvl.opengvlab.com

InternVL-6B具备纯视觉感知、图文检索、图文生成、图文多模态生成和对话等关键能力。谷歌ViT-22B是目前被公认为最强大的专注视觉的基础模型（非开源）。InternVL开源模型以不到1/3的参数量，在纯视觉任务（如ImageNet、ADE20K等）和图生文任务（如NoCaps、MS COCO等）上逼近或超过谷歌ViT-22B。

在视觉感知、图文检索、图文多模态生成和对话等30余个视觉基准测试上，InternVL-6B取得了开源社区的最优性能，超过了Meta、谷歌、微软、LAION等机构的同类开源模型。

在TinyLVLM 、MMBench等多模态大模型评测上，InternVL-6B取得了优秀的性能。其中，在MMBench-dev上，InternVL-6B达到76.6，虽然综合能力仍有待提高，但个别性能超越了GPT-4V（75.1）和Gemini（75.2）。

InternVL-6B具备强大的视觉表征和理解能力，尤其表现在面对信息复杂的图片时，模型仍可对细节进行精准捕捉，不仅可在图片或实际场景的复杂画面中捕捉细微的视觉信息，还可从复杂排版的图文页面中整合、解读信息，或辨别伪装外观的物体。