阶跃星辰发布全新多模态推理模型——Step-R1-V-Mini
发布时间：2025-04-09 09:10:55 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：22 次
阶跃星辰科技团队宣布正式推出全新的多模态推理模型 Step-R1-V-Mini。这一模型的发布标志着在多模态协同推理领域的新突破，为AI技术的进一步发展注入了新的活力。Step-R1-V-Mini支持图文输入和文字输出，具备良好的指令遵循能力和通用性，能够高精度感知图像并完成复杂的推理任务。
Step-R1-V-Mini的训练方法在技术上进行了创新，采用了多模态联合强化学习，基于PPO（Proximal Policy Optimization）强化学习策略，在图像空间引入了verifiable reward机制。这一机制有效解决了图片空间推理链路复杂、容易产生混淆的相关和因果推理错误的问题。与DPO(Direct Preference Optimization)等方法相比，Step-R1-V-Mini在处理图像空间的复杂链路时更具泛化性和鲁棒性。
此外，为了充分利用多模态合成数据，阶跃星辰设计了大量基于环境反馈的多模态数据合成链路，合成了可规模化训练的多模态推理数据。通过基于PPO的强化学习训练，同步提升了模型的文本和视觉推理能力，有效避免了训练过程中的跷跷板问题。
在视觉推理领域的表现上，Step-R1-V-Mini取得了显著的成绩。在多个公开榜单中，Step-R1-V-Mini均表现亮眼，特别是在MathVision视觉推理榜单上位列国内第一。这表明该模型在视觉推理、数学逻辑和代码等方面具有优异的表现。
Step-R1-V-Mini的实际应用案例也展示了其强大的功能。例如，在“看图识地点”案例中，输入网友拍摄的温布利球场图片，Step-R1-V-Mini能够迅速识别图中元素，结合不同元素如颜色、物体（体育场、曼城队徽）等进行综合判断，准确推断出地点为温布利体育场，并给出了可能的对战双方。在“看图识菜谱”案例中，输入一张美食图，Step-R1-V-Mini能够精准识别菜品和蘸料，并详细列出具体用量，如“鲜虾300g、大葱白2根”等。在“物体数量计算”案例中，输入一张含有不同形状、颜色和位置的物体摆放图，Step-R1-V-Mini能够逐一识别，根据物体的颜色、形状和位置进行推理计算，最终得出剩下的物体数量。
Step-R1-V-Mini的发布为多模态推理领域带来了新的希望。该模型已正式上线阶跃AI网页端，并在阶跃星辰开放平台提供API接口，供开发者和研究人员体验和使用。阶跃星辰表示，Step-R1-V-Mini是他们在多模态推理方向的阶段性成果，未来将继续在推理模型方向进行探索，以推动AI技术的进一步发展。
阶跃AI 网页端:
https://yuewen.cn/chats/new
阶跃星辰开放平台:
https://platform.stepfun.com/docs/llm/reasoning
2025年4月8日，阶跃星辰正式发布了全新的多模态推理模型——Step-R1-V-Mini。以下是该模型的主要特点和相关信息：
模型特点
- 多模态输入与输出：支持图文输入和文字输出，能够处理多种类型的数据。
- 高精度图像感知：具备高精度的图像感知能力，可以准确地识别和处理图像信息。
- 复杂推理任务：能够完成复杂的推理任务，展现出强大的逻辑分析和问题解决能力。
- 良好的指令遵循和通用能力：对用户指令有良好的遵循性，并且在多种应用场景中表现出广泛的通用性。
应用场景
- 数据分析：通过图像输入获取直观信息，以简洁的文字输出分析结果，极大提升工作效率。
- 图像处理：在图像识别、分析和处理领域，能够提供更精准的结果。
- 多领域应用：适用于教育、医疗、金融、电商等多个领域，具有广阔的应用前景。
使用方式
- 网页端体验：Step-R1-V-Mini已正式上线阶跃AI网页端，用户可以直接在网页上体验其功能。
- API接口：在阶跃星辰开放平台提供API接口，允许开发者将该模型集成到各自的应用程序中。
发布意义
Step-R1-V-Mini的发布，标志着阶跃星辰在多模态AI领域迈出了重要一步，为未来AI应用的发展提供了新的可能性。
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