阿里推出全新多模态推理模型QVQ-72B，实现视觉与语言能力双重提升，巧妙应对复杂问题

阿里巴巴近日推出了一款名为QVQ-72B的全新多模态推理模型，该模型基于Qwen2-VL-72B构建，融合了强大的语言和视觉能力，能够处理更为复杂的推理和分析任务，标志着阿里巴巴在多模态AI领域取得了新的突破。

QVQ-72B在视觉推理、数学和科学问题上表现出了显著的提升，尤其是在多步推理任务中。这意味着该模型不仅能够理解文字信息，还能理解图像信息，并通过多步推理来解决复杂问题，这是传统AI模型难以企及的。

该模型的一大亮点是其在物理问题中结合文字和视觉信息推导因果关系的能力。例如，它可以根据物理场景的图片和相关的文字描述，推理出事件发生的因果关系，展现出更深层次的理解能力。

在数学推理任务（如代数、微积分）中，QVQ-72B通过分步推理显著减少了错误率。这表明该模型不仅能够进行简单的计算，还能进行复杂的数学推理，并提供清晰的解题步骤，为解决复杂的数学问题提供了新的工具。

此外，QVQ-72B在技术报告、复杂图表分析中提取关键信息的准确率和效率也较高。它能够快速准确地从复杂的文档和图表中提取出关键信息，为科研人员、分析师等专业人士提供了强大的辅助工具。

在图像识别方面，QVQ-72B能够精准识别图片中的细节，例如物体位置、颜色、空间关系，以及复杂情景。这意味着该模型可以应用于更广泛的场景，如智能监控、自动驾驶等。

总而言之，阿里巴巴推出的QVQ-72B多模态推理模型，凭借其强大的视觉、语言和推理能力，为解决复杂问题提供了新的思路和工具。它的出现，无疑将推动人工智能在各个领域的应用，为各行各业的智能化升级注入新的动力。

在线试玩:https://huggingface.co/spaces/Qwen/QVQ-72B-preview

详细介绍:https://qwenlm.github.io/blog/qvq-72b-preview/