Skywork R1V：多模态视觉推理模型
Skywork R1V是昆仑万维开源的多模态视觉思维链推理模型，通过跨模态迁移技术与自适应思维链蒸馏实现复杂视觉任务的逻辑推理，在艺术识别、数学解题和科学分析等场景展现卓越性能。
GitHub项目地址：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V
核心特性
🧠 视觉思维链推理
- 多步骤解析图像隐含逻辑（如艺术品作者推断/物理现象分析）
- 动态调整推理深度，避免过度复杂化
🔄 跨模态迁移技术
- 文本推理能力无缝迁移至视觉领域
- 保持双模态任务高准确率
⚙️ 创新训练架构
- 迭代监督微调+GRPO强化学习：分阶段对齐视觉-文本表征
- 全模态扩展框架：支持图像/视频/语音多源输入
📦 全面开源生态
- 公开模型权重与训练代码
- 提供二次开发接口
性能表现
| 能力维度 | 测试集 | 得分 | 超越模型 |
|---|---|---|---|
| 推理能力 | MATH500 | 94.0 | LLaVA-NeXT, Qwen-VL-Max |
| AIME | 72.0 | Gemini Pro, Claude 3 | |
| 视觉理解 | MMMU | 69.0 | GPT-4V, InternVL |
| MathVista | 67.5 | 领先开源模型15%+ |
注：38B版本性能媲美专有闭源模型（如GPT-4V）
模型资源
- 模型权重下载
HuggingFace仓库 - 技术文档
Skywork_R1V技术报告 - 代码示例
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("Skywork/Skywork-R1V-38B")
# 输入多模态数据执行视觉推理应用场景
🔬 学术研究
- 多模态推理算法改进
- 视觉-语言关联性探索
🏫 教育科技
- 自动解答数理图文题
- 科学实验现象分析
🎨 文化分析
- 艺术品风格溯源
- 历史文献图像解读
🛠️ 工业检测
- 复杂机械故障图谱推理
- 医学影像多维度关联分析