昆仑万维开源 Skywork-R1V 3.0
昆仑万维宣布发布并开源Skywork-R1V 3.0版本。其在后训练阶段通过强化学习策略深度激发模型的跨模态推理能力,在复杂逻辑建模与跨学科泛化方面实现双重飞跃。
公告介绍称,Skywork-R1V 3.0是昆仑万维多模态模型体系的关键节点与核心基石,成功将深度推理能力泛化到不同学科领域,表现出卓越的跨领域推理能力。它不仅能够胜任数学、物理等传统理工科推理任务,在地理、历史、人文、医学、艺术、商业、工程等领域同样表现不俗。
在权威的综合性多模态评测 MMMU 中,Skywork-R1V 3.0取得了 76.0 的开源模型最高成绩,并且在2025年高考数学新一卷上,R1V 3.0更是取得了142分的突出成绩。R1V 3.0的高考数学突出成绩,接近多款顶尖闭源模型,达到了开源多模态推理模型的最优结果。
R1V 3.0 MMMU达到了76的高分,超越了 Claude-3.7-Sonnet (75.0)和GPT-4.5(74.4)等闭源模型,逼近人类初级专家水平(76.2),Skywork-R1V 3.0在其他重要多学科测评基准上同样表现亮眼。
在更考验视觉推理的 EMMA-Mini(CoT) 上,以开源领先的 40.3 分超过更大尺寸的 Qwen2.5-VL-72B-Instruct和InternVL3-78B等模型,并缩小了与闭源模型 Claude-3.7-Sonnet的差距。
在覆盖中小学知识点的 MMK12 上,R1V 3.0 以 78.5 分再度领跑开源阵营,超越Qwen2.5-VL-72B-Instruct、InternVL3-78B等开源模型以及 GPT-4.5和 GPT-4o等闭源模型。
较上一代模型而言,Skywork-R1V 3.0在物理、逻辑等多个关键领域取得了显著性能提升,成为当前开源领域最强劲的多模态推理模型之一:
- 物理推理: 在物理领域的权威评测 PhyX-MC-Text-Minimal 和 SeePhys 中,Skywork-R1V 3.0分别取得 52.8 分和 31.5 分的开源最优成绩。模型不仅能够精准理解力学、电磁学等基础物理概念,还擅长处理图文结合的复杂物理问题(例如解析受力分析图、电路示意图等专业图表),其物理推理水平已显著超过当前主流开源模型以及GPT-4.5和Gemini 2 Flash等部分闭源模型。
- 逻辑推理:Skywork-R1V 3.0 在 LogicVista 测试中取得 59.7 分,在 VisuLogic 测试中取得 28.5 分。在 MME-Reasoning 中,Skywork-R1V 3.0更是获得 42.8 分的佳绩,超越了闭源模型Claude-4-Sonnet。
- 数学推理:在权威数学评测基准MathVista、MathVerse和MathVision上,R1V 3.0分别取得了77.1分、59.6分和52.6分的优异成绩,领先于Qwen2.5-VL-72B-Instruct、InternVL3-78B、QVQ-72B-Preview等开源模型。

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
🔥 Java MCP 鉴权设计与实现指南
一、MCP 鉴权概述 MCP (Model Context Protocol) 旨在为大语言模型(LLM)与外部数据源、工具和服务提供标准化、安全的集成方式(相当于一种专用的 RPC 协议)。广泛应用于 AI 开发中的工具服务(Tool)、提示语服务(Prompt)和资源服务(Resource)。在实际应用中,确保 MCP 服务的安全性至关重要,因此需要合理的鉴权机制。 根据提供的资料,MCP 鉴权主要涉及以下几个方面: 服务端鉴权设计 客户端鉴权配置 不同通讯通道(stdio/SSE)的鉴权实现 与 Web API 互通的鉴权处理 本案基于 Solon AI MCP 进行鉴权方面的探讨: <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>solon-ai-mcp</artifactId> <version>最新版本</version> </dependency> 可支持 java8, java11, java17, j...
- 下一篇
阿里通义开源多模态推理模型 HumanOmniV2
阿里巴巴通义实验室开源了一款名为HumanOmniV2的多模态推理模型,旨在解决现有模型在全局上下文理解不足和推理路径简单化的问题。该模型能够更精准地捕捉图像、视频、音频中的隐藏信息,从而更好地理解人类的复杂意图和“话外音”。 HumanOmniV2引入了三项关键技术: 强制上下文总结机制,要求模型在生成最终答案前先输出对多模态输入的系统性分析; 由大模型驱动的多维度奖励体系,从上下文、格式、准确性和逻辑四个维度进行评估; 以及基于GRPO(Generative Reasoning Policy Optimization)的优化训练方法。 同时,团队还推出了一个名为IntentBench的评测基准,包含633个视频和2689个相关问题,HumanOmniV2在此基准上实现了69.33%的准确率。 相关链接 https://arxiv.org/abs/2506.21277 https://github.com/HumanMLLM/HumanOmniV2 https://modelscope.cn/models/iic/humanomniv2 https://huggingface.co/...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- SpringBoot2全家桶,快速入门学习开发网站教程
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装Nodejs环境
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- Eclipse初始化配置,告别卡顿、闪退、编译时间过长
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- CentOS7编译安装Gcc9.2.0,解决mysql等软件编译问题
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境