阿里國際近期揭曉了其最新研發的多模態大模型Ovis2.5，并慷慨地向公眾開放了源代碼。這款模型專注于提升視覺感知的原始分辨率、深化邏輯推理能力，并優化成本效益高的場景設計，旨在拓寬人工智能技術的應用邊界。在權威的多模態評估平臺OpenCompass上，Ovis2.5相較于其前身Ovis2，綜合評分實現了顯著飛躍，鞏固了其在同類開源模型中的領先地位。JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

此次推出的Ovis2.5包含兩個參數規模各異的版本，以滿足不同需求。其中，Ovis2.5-9B版本在OpenCompass測試中取得了78.3的高分，這一成績甚至超越了眾多參數量更為龐大的模型，穩居40B以下參數規模開源模型榜首。而Ovis2.5-2B版本則以73.9的綜合得分，秉承了Ovis系列“小體積、大效能”的設計理念，尤其適合在終端設備及資源受限環境下應用。JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

在模型架構層面，Ovis2.5進行了全面革新，主要體現在結構化嵌入對齊設計、視覺特征提取、視覺與文本結構對齊以及強大的語言處理能力三大核心組件上。該模型延續了系列的創新理念，通過動態分辨率的視覺特征提取技術，結合視覺詞表模塊，實現了視覺與文本信息的精準對齊，并以Qwen3為基礎，提升了語言處理能力。JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

訓練策略方面，Ovis2.5采用了更為精細的五階段訓練流程，涵蓋了基礎視覺預訓練、多模態預訓練及大規模指令微調等多個關鍵環節。通過引入DPO和GRPO等算法，增強了模型的偏好對齊和推理能力，從而顯著提升了整體性能。模型的訓練速度也實現了端到端3至4倍的加速。JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

在數據工程領域，Ovis2.5的數據量相較于Ovis2增長了50%，重點聚焦于視覺推理、圖表解析、OCR（光學字符識別）以及Grounding等關鍵應用場景。特別是為了與Qwen3深度適配，合成了大量“思考”數據，這一舉措極大地激發了模型的反思與推理潛能。JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

目前，Ovis2.5的代碼和模型資源已在GitHub和Hugging Face等平臺上線，用戶可自由訪問這些平臺，獲取相關資源，并探索Ovis2.5在更多領域的應用潛力。JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

獲取代碼：https://github.com/AIDC-AI/OvisJYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

獲取模型：https://huggingface.co/AIDC-AI/JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

亮點速覽：JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

? Ovis2.5在OpenCompass評測中斬獲78.3高分，持續引領SOTA潮流。JYW28資訊網——每日最新資訊28at.com

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