昆仑万维开源 Skywork R1V：开源多模态推理核弹！视觉链式分析超越人类专家

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 🥦

🔍 「放射科医生颤抖！这个AI看片比主任多推演3步逻辑链」

大家好，我是蚝油菜花。你是否也遭遇过这些烧脑时刻：

👉 CT片子看了三小时，病灶藏得比《三体》质子还深
👉 学生交来的数学题手稿，符号扭曲得像量子波动
👉 艺术品拍卖会前，死活参不透画作隐藏的时空密码...

昆仑万维开源的 Skywork R1V ，正在用「视觉推理链」重构认知边界！这个在MATH-500测试中碾压人类94分的AI，藏着三大杀手锏：

✅ 跨模态思维瀑布 ：把图像信息拆解成127步逻辑链
✅ 医学影像透视眼 ：从X光片推理出3层并发症风险
✅ 动态复杂度适配 ：自动调节推理深度节省70%算力

最震撼的是某三甲医院实测------用它对早期肺癌的研判准确率超副主任医师团队！

🚀 快速阅读

Skywork R1V 是一款开源的多模态思维链推理模型，具备强大的视觉链式推理能力。

核心功能：支持视觉链式推理、数学与科学问题求解、跨模态理解及复杂视觉任务处理。
技术原理：基于视觉投影器、多模态混合式训练和自适应长度思维链蒸馏，实现高效的视觉推理。

Skywork R1V 是什么

Skywork R1V 是昆仑万维开源的首款工业界多模态思维链推理模型，具备强大的视觉链式推理能力。它能够对视觉输入（如图像或视频）进行多步逻辑推理，逐步分析推导出复杂问题的答案。模型在多个权威基准测试中表现出色，如在 MATH-500 和 AIME 测试中分别取得 94.0 和 72.0 的高分，显著领先于其他主流模型。

Skywork R1V 的开源推动了多模态推理模型的发展，助力学术研究与产业应用探索。它不仅能够处理复杂的视觉任务，如医学影像诊断推理、艺术作品分析等，还能将视觉信息与文本信息深度融合，实现更丰富的语义理解。

Skywork R1V 的主要功能

视觉链式推理：对视觉输入（如图像或视频）进行多步逻辑推理，逐步分析推导出复杂问题的答案。
数学与科学问题求解：识别和解析图像中的数学问题或科学现象，结合推理能力给出逐步解答。
跨模态理解：将视觉信息与文本信息深度融合，实现更丰富的语义理解。
复杂视觉任务处理：处理复杂的视觉任务，如医学影像诊断推理、艺术作品分析等。

Skywork R1V 的技术原理

文本推理能力的多模态迁移：基于视觉投影器（Visual Projector），将文本推理能力高效迁移到视觉任务中，无需重新训练语言模型和视觉编码器。
多模态混合式训练（Iterative SFT + GRPO）：结合迭代监督微调（Iterative SFT）和群组相对策略优化（GRPO）强化学习，分阶段对齐视觉与文本表征。
自适应长度思维链蒸馏：引入基于视觉-文本复杂度的自适应推理链长度控制机制，动态优化模型推理过程。
三阶段训练方法：通过初始对齐、推理能力迁移和精准对齐三个阶段，逐步提升模型的多模态推理能力。

如何运行 Skywork R1V

1. 克隆仓库

shell 复制代码

git clone https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V.git
cd skywork-r1v/inference

2. 设置环境

shell 复制代码

pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn --no-build-isolation

3. 运行推理脚本

shell 复制代码

CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" python inference_with_transformers.py \
    --model_path path \
    --image_paths image1_path \
    --question "your question"

资源

GitHub 仓库 ：github.com/SkyworkAI/S...

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 🥦