作者 | 程茜

编辑 | 心缘

智东西 3 月 28 日报道，阿里大模型表情包军团再添猛将！今日凌晨，大模型 " 劳模 " 阿里云通义团队发布其首款视觉推理模型 QVQ-Max。

在数学问题、生活常识、编程代码、艺术创作等场景，该模型可以看懂图片和视频里的内容，还能结合这些信息进行分析、推理，并给出解决方案。

例如，QVQ-Max 可以协助用户在工作中完成数据分析、信息整理、编程写代码等任务，帮助学生解答配有图表的数学、物理等科目的难题，并通过直观的方式讲解复杂概念，在生活中根据衣柜照片推荐穿搭方案、基于食谱图片指导用户烹饪。

用户只需上传任何图像或视频然后提出问题，点击 " 思考 " 按钮，即可查看它如何逐步处理视觉信息。

多模态数学问题的数据集 MathVision 可以用来评估模型解决复杂数学问题的能力，研究人员发现，模型思考的 token 数越长，其 MathVision 的准确度就会越高。

博客中提到，他们设计 QVQ-Max 的目标，就是让它成为一个既 " 眼尖 " 又 " 脑快 " 的助手，帮助用户解决各种实际问题。

体验地址：https://chat.qwen.ai/

一、秀多图识别、数学推理、看视频学习编程技能

阿里通义团队在博客中放出了几个新鲜的 QVQ-Max 演示案例。

首先是多图识别，QVQ-Max 可以描述图片中的景色，并且通过分析图片信息找到这两张图片的相关之处。

其次是数学推理，这道难题需要模型从图片中找问题和答案，QVQ-Max 通过分析其余 8 个数字之间的关系，得出了最后一格的数字应该是 10 的正确答案。

第三个是让 QVQ-Max 看手相，感情线、生命线、事业线分析得头头是道。

第四个考验了模型的视频理解能力，演示中模型对一个简笔画的蜗牛视频进行了分析，然后为这条视频创建了贴合的字幕。

最后一个是让 QVQ-Max 看视频自学编程，在观看了一个类似贪吃蛇的小游戏视频后，QVQ-Max 很快就复刻了一个类似游戏，给出了完整的代码。

二、观察细致入微、深入分析，还能灵活创作

QVQ-Max 的能力可以总结为三个方面：细致观察、深入推理和灵活应用。

细致观察方面，QVQ-Max 能快速识别出复杂图表、日常随手拍照片中的关键元素，例如它可以找到图片中有哪些物品、有什么文字标识等。

深入推理就是让模型基于看到的内容进行分析，然后结合背景知识得出结论。例如，在一道几何题中，它可以根据题目附带的图形推导出答案；在一段视频里，它能根据画面内容推测出接下来可能发生的情节。

除了分析和推理，QVQ-Max 还可以灵活应用这些能力进行创作，例如帮助用户设计插画、生成短视频脚本、创作角色扮演的内容，或者化身评论家、占卜师。

这使得其在用户工作、学习、生活中的应用场景增多。

一般而言，大模型在回答问题、写文章、生成代码时主要依赖文字输入。

但现实生活中，很多信息并不只是用文字表达，而是图片、图表、视频、文字交互出现，并且图片中包含的信息会比文字更直观、更复杂，如其中的颜色、形状、位置关系等。例如用户分析建筑图纸时，仅靠文字描述是无法判断其合理性的，需要结合图纸以及专业知识分析，这也是阿里通用团队研究视觉推理模型的原因。

结语：视觉推理模型的演进方向：更准确观察、视觉 Agent、交互多元

目前发布的 QVQ-Max 是阿里通义视觉推理模型的第一版，未来，研究人员会重点关注以下几个方向：通过视觉内容的校验来检查观察内容的准确性提高识别能力；通过视觉 Agent 提升模型在处理多步和更复杂的任务，如手机电脑操控，玩游戏；让模型在思考和交互中不局限于文字，还可以涵盖更多的模态，比如工具校验，视觉生成等。

作为一款能看懂又能深度推理的视觉模型，QVQ-Max 已经展现出了完成创造性任务的应用潜力。