qvod快播电影 Skywork-R1V 2.0版块再开源！高考数通晓题利器、完毕多模态推理再进化

发布日期：2025-04-27 08:43 点击次数：151

3月18日，昆仑万维谨慎开源首款工业界多模态想维链推理模子 Skywork-R1Vqvod快播电影，开启多模态想考新时间。继 Skywork-R1V 初次收效完毕“强文本推理本领向视觉模态的移动”之后，昆仑万维再度发力，今天谨慎开源多模态推理模子的全新升级版块 —— Skywork-R1V 2.0（以下简称 R1V 2.0) 。

R1V 2.0 性能全面培育并开源，视觉与文本推理本领双管皆下

Skywork-R1V 2.0 是现时较平衡兼顾视觉与文本推理本领的开源多模态模子，该多模态模子在高考理科艰巨的深度推理与通用任务场景中均阐扬优异，实在完毕多模态大模子的“深度 + 广度”长入。升级后的 R1V 2.0 模子颇具亮点：

-汉文场景领跑：理科学科题目（数学/物理/化学）推理效力拔群，打造免费AI解题助手；

-开源巅峰：38B 权重 + 本事论说全面开源，鼓吹多模态生态缔造；

-本事蜕变标杆：多模态奖励模子（SkyworkVL Reward 与羼杂偏好优化机制（MPO），全面培育模子泛化本领；遴荐性样本缓冲区机制（SSB），冲破强化学习“上风隐没”瓶颈。

在多个巨擘基准测试中，R1V 2.0 相较于 R1V 1.0 在文本与视觉推理任务中均完毕权臣跃升。不管是专科界限任务，如数学推理、编程竞赛、科学分析，已经通用任务，如创意写稿与敞开式问答，R1V 2.0 都呈现出极具竞争力的阐扬：

-在 MMMU 上得到 73.6 分，刷新开源 SOTA 记录；

-在 Olympiad Bench 上达到 62.6 分，权臣高出其他开源模子；

-在 MathVision、MMMU-PRO 与 MathVista 等多项视觉推理榜单中均阐扬优异，多项本领已可比好意思闭源交易模子，号称现时开源多模态推理模子中的杰出人物。

在与开源多模态模子的对比中，R1V 2.0 的视觉推理本领（在宽绰开源模子里）脱颖而出。

如下图所示，R1V2.0也展现出比好意思交易闭源多模态模子的实力。

而在文本推理方面，在AIME2024和LiveCodeBench等挑战中，R1V 2.0差异得到了78.9分和63.6 分，展现出了东谈主类大家级数学与代码通晓本领。在与专用文本推理模子对比中，R1V2.0不异展现出迥殊的文本推理本领。

本事亮点一：推出多模态奖励模子 Skywork-VL Reward，全面开源

自 R1V 1.0 开源以来，昆仑万维团队收货了来自群众开导者与研究者的平素反馈。在模子推理本领权臣培育的同期，团队也发现，过度考虑于推理任务的检修，会规定模子在其他老例任务场景下的阐扬，影响全体的泛化本领与通用阐扬。

为完毕多模态大模子在“深度推理”与“通用本领”之间的最好平衡，R1V 2.0 引入了全新的「多模态奖励模子 Skywork-VL Reward」及「章程驱动的羼杂强化检修机制」。在权臣增强推理本领的同期，进一步肃穆了模子在多任务、多模态场景中的肃穆阐扬与泛化本领。

Skywork-VL Reward，开启多模态强化奖励模子新篇章：

现时，行业中多模态奖励模子的枯竭，已成为强化学习在 VLM（Vision-Language Models）界限进一步发展的关键瓶颈。

现存奖励模子难以准确评价跨模态推理所需的复杂通晓与生成历程。为此，昆仑万维推出了 SkyworkVL Reward模子，既可为通用视觉讲话模子（VLM）提供高质地奖励信号，又能精确评估多模态推理模子长序列输出的全体质地，同期也不错行为并行线上推理最优谜底遴荐的利器。

这种本领使得 Skywork-VL Reward 模子在多模态强化学习任务中具有平素的适用性，促进了多模态模子的协同发展：

-跨模态引颈者：当先建议多模态推理与通用奖励模子，鼓吹多模态强化学习；

-榜单标杆：在视觉奖励模子评测中名列第一，7B 权重与本事论说全面开源；

-信号全掩饰：提拔从随笔本到长序列推理的多元化奖励判别。

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Skywork-VL Reward 在多个巨擘评测榜单中阐扬优异：在视觉奖励模子评测榜单 VL-RewardBench 中得到了 73.1 的SOTA成绩，同期在纯文本奖励模子评测榜单 RewardBench 中也斩获了高达 90.1 的优异分数，全面展示了其在多模态和文本任务中的巨大泛化本领。

为回馈社区和行业，团队也将 Skywork-VL Reward 完竣开源。

本事亮点二：引入多重优化计谋培育中枢效力

恒久以来，大模子检修濒临“深度推理培育”与“通用本领保抓”的难以兼得艰巨。为惩办这一“推理–通用”的本领跷跷板问题，以及惩办通用问题莫得径直可考证的谜底的挑战，R1V 2.0 引入了 MPO（Mixed Preference Optimization，羼杂偏好优化）机制，并在偏好检修中充分阐明 Skywork-VL Reward 奖励模子的指导作用。

和 R1V 1.0 想路雷同，咱们使用提前检修好的 MLP 适配器，径直将视觉编码器 internVIT-6B 与原始的强推理讲话模子 QwQ-32B 连续，酿成 R1V 2.0-38B 的运转权重。这么一来，R1V 2.0 在启动即具备一定的多模态推理本领。

在通用任务检修阶段，R1V 2.0 借助 Skywork-VL Reward 提供的偏好信号，率领模子进行偏好一致性优化，从而确保模子在多任务、多界限下具备高超的通用符合本领。实考讲明注解，Skywork-VL Reward 灵验完毕了推理本领与通用本领的协同培育，收效完毕“鱼与熊掌兼得”。

在检修深度推理本领时，R1V 2.0 在检修中吸收了基于章程的群体相对计谋优化GRPO（Group Relative Policy Optimization）身手。该计谋通过同组候选反映之间的相对奖励比拟，率领模子学会更精确的遴荐和推理旅途。

R1V 2.0 所吸收的多模态强化检修决策，标识着大模子检修范式的又一次紧迫考订，也再次考证了强化学习在东谈主工智能界限无法撼动的地位。通过引入通用性更强的奖励模子 Skywork-VL Reward，以及高效肃穆的样本诈欺机制SSB，咱们不仅进一步培育了R1V系列模子在复杂任务中的推理本领，同期也将开源模子跨模态推理泛化本领培育到了全新高度。

R1V 2.0 的降生，不仅鼓吹了开源多模态大模子在本领界限上的冲破，更为多模态智能体的搭建提供了新的基座模子。

面向AGI的抓续开源

最近一年以来，昆仑万维已陆续开源多款中枢模子：

开源系列：

1. Skywork-R1V 系列：38B 视觉想维链推理模子，开启多模态想考时间；

2. Skywork-OR1（Open Reasoner 1）系列：汉文逻辑推理大模子，7B和32B最强数学代码推理模子；

3. SkyReels系列：面向AI短剧创作的视频生成模子；

4. Skywork-Reward：性能迥殊的全新奖励模子。

这些花式在 HuggingFace 上广受接待，激发了开导者社区的平素温雅与深化考虑。

咱们深信，开源驱动蜕变，AGI 终将到来。

正如DeepSeek 等优秀团队所展现的那样，开源模子正逐渐弥合与闭源系统的本事差距，乃至完毕越过。昆仑万维将不竭秉抓“开源、敞开、共创”的理念，抓续推出高出的大模子与数据集，赋能开导者、鼓吹行业协同蜕变，加快通用东谈主工智能（AGI）的完毕程度。

原标题：Skywork-R1V 2.0版块再开源！最强高考数通晓题利器、完毕多模态推理再进化

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