字节开源的Seed1.5-VL还是挺强的。
定位是视觉-语言多模态大模型，不只是能理解视觉、视频内容，还能处理一些复杂的相关问题。
视觉理解的模型，落地场景真的非常非常多。
随便举两个例子，为盲人判断红绿灯，智能导盲，长视频分析理解等等。
可能以后OCR也没有必要了，视觉模型一起做了。
看了DEMO，就知道强不强了。
以后的大模型标准，一定会加上视觉能力这一项。
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项目简介
Seed1.5-VL 是字节跳动发布的视觉 – 语言多模态大模型。其包含 5.32 亿参数视觉编码器与 200 亿激活参数混合专家大语言模型，通过 SeedViT、MLP 适配器等核心组件，支持多分辨率图像与动态帧分辨率采样视频处理。模型在 60 项公开评测基准中 38 项达 SOTA，覆盖多模态推理、视觉问答等领域，虽在细粒度视觉感知等方面存在局限，但在多模态理解与推理等方面能力突出。
DEMO
1、基础感知能力
2、视觉定位
3、视觉谜题
技术特点
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高效架构设计：采用532M参数的视觉编码器（Seed-ViT）和20B活跃参数的混合专家大语言模型（MoE LLM），结构紧凑，推理成本低，适合交互应用。
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动态分辨率处理：视觉编码器支持动态图像分辨率，通过2D RoPE位置编码和平均池化处理高分辨率图像，保留细粒度视觉信息，适用于OCR、图表解析等任务。
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动态帧分辨率采样：视频编码采用动态帧率和分辨率采样策略，根据内容复杂度和任务需求调整帧率（1-5 FPS），并添加时间戳标记，提升时序感知能力。
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多模态预训练：使用3万亿高质量多模态数据（图像、视频、文本、交互数据），通过分阶段预训练（MIM、对比学习、全模态预训练）增强视觉和时空理解能力。
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数据优化策略：针对长尾分布问题，开发数据合成管道，增强OCR、视觉定位、计数和3D空间理解能力，涵盖1亿+文档、图表、表格数据和200亿+视觉定位数据。
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并行训练优化：提出混合并行方案和视觉令牌重分配策略，优化非对称架构的GPU负载均衡，结合定制数据加载器和系统优化（如内核融合）提升训练效率。
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广泛任务支持：在60个公开基准测试中，38项达到最优，覆盖视觉推理、视频理解、GUI控制等，优于OpenAI CUA和Claude 3.7，适配聊天机器人等场景。
项目链接
https://github.com/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL
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