书生万象InternVL3.5开源详解及亮点解读
时间:2025-09-01 12:21:35 491浏览 收藏
**书生·万象 InternVL3.5 重磅开源:多模态大模型性能全面领跑!** 上海AI实验室正式发布书生·万象 InternVL3.5,这款开源多模态模型在推理能力、部署效率和多任务通用性上实现了质的飞跃。InternVL3.5 涵盖九种不同参数规模版本(10亿至2410亿),刷新了多项开源多模态模型的性能记录,尤其在多学科推理、多模态感知和文本理解方面表现卓越。其旗舰版在 MMMU 评测中位居开源模型榜首,并在智能体操作、空间感知等前沿应用中展现出巨大潜力。通过级联式强化学习、动态视觉分辨率路由等创新技术,InternVL3.5 大幅提升推理速度,轻量版本更实现性能与效率的完美平衡。立即探索 InternVL3.5 的强大功能,开启多模态 AI 新篇章! 源码地址:点击下载。
上海AI实验室近日宣布开源书生·万象 InternVL3.5,该模型通过引入级联式强化学习、动态视觉分辨率路由机制以及解耦部署架构,在推理能力、部署效率和多任务通用性方面实现了全面突破。
据悉,InternVL3.5涵盖从10亿到2410亿参数的九种不同规模版本,全面刷新当前开源多模态模型的性能记录。无论是在通用多模态感知、复杂推理任务还是文本理解能力上,均达到业界领先水平。同时,模型在图形用户界面(GUI)智能体操作、具身空间感知、矢量图像(SVG)解析与生成等前沿应用场景中展现出显著提升。
- 提供九种模型尺寸,覆盖1B至2410B参数范围,支持稠密结构与专家混合(MoE)架构,是首个兼容GPT-OSS语言基座的开源多模态大模型;
- 旗舰版InternVL3.5-241B-A28B在MMMU多学科推理评测中斩获77.7分,位居开源模型榜首;在MMStar和OCRBench两项多模态感知基准测试中分别取得77.9分和90.7分,优于GPT-5表现(75.7/80.7);文本类评测AIME25与MMLU-Pro得分分别为75.6和81.3,全面领先现有开源方案;
- 基于创新的Cascade RL强化学习框架,全系列模型推理能力较前代平均提升16.0分。其中,InternVL3.5-241B-A28B在综合推理评测中达到66.9分,显著高于上一代的54.6分及Claude-3.7-Sonnet的53.9分,在数学与逻辑推理等高难度任务中尤为突出;
- 采用视觉分辨率路由(ViR)技术与解耦部署架构(DvD),大幅优化推理效率。以38B模型为例,在896分辨率输入下,单次推理延迟由369ms降至91ms,提速近4倍;轻量版本InternVL3.5-Flash在视觉序列长度压缩50%的情况下,仍维持接近完整的性能表现;
- 在智能体相关能力上实现重点突破,GUI交互定位任务ScreenSpot得分为92.9,空间感知VSI-Bench达69.5分,SVG图形理解SGP-Bench为70.6分,均超越主流开源模型。
更多信息请参考官方发布内容。
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