探索 InternVL3.5:从权重解析到多模态推理的全栈实践笔记

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切换模型:

旗舰级性能表现


InternVL3.5-241B 使用笔记

除了在线测试,该模型也以开源形式提供,你可以通过以下方式使用或部署:

资源类型 链接地址 说明
官方在线体验 chat.intern-ai.org.cn 官方提供的聊天界面,可直接测试模型效果
Hugging Face 模型库 OpenGVLab/InternVL3_5-241B-A28B 下载模型权重,适合开发者进行本地部署和推理
GitHub 代码仓库 github.com/OpenGVLab/InternVL 获取模型的使用代码、微调脚本和详细文档
ModelScope 魔搭社区 modelscope.cn/.../InternVL3_5-241B-A28B-HF 国内镜像,下载和加载模型更方便

根据官方公告,InternVL3.5 系列模型在通用多模态能力、推理能力以及效率方面相比前代均有显著提升,旗舰版 InternVL3.5-241B-A28B 在多个基准测试中表现优异。如果你想快速体验其多模态理解和推理能力,直接访问在线聊天网站是最便捷的方式。

模型:

OpenGVLab/InternVL3_5-241B-A28B

切换模型:

切换模型要新建对话。

旗舰级性能表现

InternVL3.5-241B-A28B的性能可与顶尖商业模型比肩,甚至在某些领域实现了超越。

能力维度 关键基准 得分及对比 意义
多学科推理 MMMU 77.7分 开源模型最高分,超越GPT-5(75.7分)
通用多模态感知 MMStar / OCRBench 77.9分 / 90.7分 通用感知能力超越GPT-5(80.7分)
综合推理能力 综合推理基准 66.9分 超越Claude-3.7-Sonnet(53.9分),数学、逻辑推理突出
纯文本推理 AIME25 / MMLU-Pro 75.6分 / 81.3分 文本能力领跑主流开源多模态模型
GUI智能体 ScreenSpot-v2 92.9分 超越同类模型,支持跨平台自动化操作
具身空间推理 VSI-Bench 69.5分 超过Gemini-2.5-Pro,具备物理空间关系理解能力
矢量图形处理 SGP-Bench 70.7分 刷新开源纪录,在图形生成任务上优于GPT-4o

deepseek

InternVL3.5-241B-A28B

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