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8 月 6 日消息，小紅書 hi lab 研發并開源的首個多模態大模型 dots.vlm1 今日正式發布，借助一個從零訓練的 12 億參數視覺編碼器以及基于 DeepSeek V3 LLM 構建。
小紅書 hi lab 表示，dots.vlm1 在大部分多模態評測集上接近閉源 SoTA 模型的水平，并在文本能力和主流文本模型相當。
NaViT 視覺編碼器：沒有基于成熟視覺編碼器進行微調，完全從零開始訓練，原生支持動態分辨率。同時在文本監督上增加純視覺監督，提升感知能力上限。此外，訓練數據上在傳統的 Image Caption 數據上還引入大量結構化圖片進行原生訓練，提升 VLM 模型的感知能力（例如各類 OCR 能力）。
多模態訓練數據：在傳統思路上，額外引入多種合成數據思路，覆蓋多樣的圖片類型（例如表格 / Chart / 文檔 / Graphics 等）及其描述（例如 Alt Text / Dense Caption / Grounding 等）；同時，利用多模態大模型來重寫圖文交錯網頁數據，顯著提升訓練數據質量；
通過大規模預訓練與精細化后訓練調優，dots.vlm1 在視覺感知與推理方面達到了接近 SOTA 的表現，為開源視覺語言模型樹立了新的性能上限，同時在純文本任務中仍保持一定競爭力。
在主要的視覺評測集上，dots.vlm1 的整體表現已接近當前領先模型 Gemini 2.5 Pro 與 Seed-VL1.5 thinking，尤其在 MMMU / MathVision / OCR Reasoning 等多個基準測試中取得了相當競爭力的結果，顯示出較強的圖文理解與推理能力。
在典型的文本推理任務（如 AIME、GPQA、LiveCodeBench）上，dots.vlm1 的表現大致相當于 DeepSeek-R1-0528，在數學和代碼能力上已具備一定的通用性，但在 GPQA 等更多樣的推理任務上仍存在差距。
總體來看，dots.vlm1 在視覺多模態能力方面已接近 SOTA 水平，在文本推理方面達到了主流模型的性能。然而，在部分細分任務上仍與最優結果存在一定距離，需要在架構設計與訓練數據上進一步優化。
復雜圖表推理樣例：
STEM 解題樣例：
長尾識別解題樣例：
視覺推理樣例：
附 dots.vlm1 開源地址：
https://github.com/rednote-hilab/dots.vlm1
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-25984-0.html小紅書首個多模態 AI 大模型 dots.vlm1 發布并開源，基于 DeepSeek V3 LLM
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