多模态模型领域最近有点热闹，Ovis1.6 在 OpenCompass 评测中综合排名第一，这事儿在圈内引起了不小的轰动。这可不是随便说说的，我仔细研究了一下，这里面的门道还真不少。
先来说说 Ovis1.6 的技术架构。它采用了视觉 tokenizer + 视觉嵌入表 + 大语言模型的架构，这在多模态模型里算是比较新颖的设计。这种架构有什么好处呢？简单来说，就是能把视觉和文本信息更好地融合在一起，让模型理解和生成内容的能力更强。
比如说，Ovis1.6 引入了可学习的视觉嵌入词表，这就像是给模型配备了一个 “翻译器”，能把连续的视觉特征转换成概率化的视觉 token，再经过视觉嵌入表的加权生成结构化的视觉嵌入。这样一来，模型在处理图像信息的时候，就像是有了一双更敏锐的眼睛，能更准确地理解图像中的内容。
再看看动态子图方案。这个设计可厉害了，它让 Ovis1.6 能够处理各种复杂的图像，不管是极端长宽比的图像，还是高分辨率的图像，都能轻松应对。就好比一个灵活的舞者，不管面对什么样的舞台，都能跳出优美的舞蹈。
在数据方面，Ovis1.6 也下了不少功夫。它涵盖了 caption、VQA、OCR、table、chart 等各个多模态数据方向。这就像是一个博学多才的人，涉猎广泛，什么领域的知识都懂一些。通过对这些不同类型数据的整合和优化，Ovis1.6 在多模态问答、指令跟随等任务中的表现得到了显著提升。
说完了技术架构，再聊聊 OpenCompass 评测。这个评测可不是随随便便搞的，它可是多模态领域的权威评测基准。它涵盖了语言与理解、常识与逻辑推理、数学计算与应用、多编程语言代码能力、智能体、创作与对话等六个方面二十余项细分任务。能在这样的评测中综合排名第一，Ovis1.6 的实力可见一斑。
具体来说，Ovis1.6 在数学推理和视觉理解等多项任务中表现出色，甚至超过了闭源的 GPT-4o-mini。在数学推理方面，它的表现能媲美 70b 参数的模型。这就像是一个数学天才，不管是简单的算术题，还是复杂的几何证明，都能轻松解决。
在视觉理解方面，Ovis1.6 也毫不逊色。它能准确识别图像中的物体、场景和动作，并给出相应的描述。就拿电商场景来说吧，它能通过分析商品图片生成多语言描述，这对于电商平台来说，可真是太实用了。
再看看幻觉现象和错误率。Ovis1.6 的幻觉现象和错误率显著低于同级别模型，这说明它生成的文本质量更高，准确率也更高。就像是一个严谨的学者，说话做事都很靠谱，不会随便说一些不着边际的话。
接下来，咱们来对比一下其他多模态模型。比如说 GPT-4V，它在视觉理解方面也有不错的表现，但在数学推理和综合性能方面，就不如 Ovis1.6 了。再比如说 LLaVA，它在某些特定任务上表现不错，但在多模态融合和综合能力方面，还是稍逊一筹。
Claude 3 虽然在部分视觉能力上表现优异，但它的参数规模较大，而 Ovis1.6 在参数规模较小的情况下就能取得领先，这说明 Ovis1.6 的效率更高，更适合实际应用。
还有云从科技的从容大模型，虽然它在 OpenCompass 评测中也有不错的表现，但 Ovis1.6 在综合排名上还是更胜一筹。
Ovis1.6 的实际应用也很广泛。它已经在阿里国际的实际业务中得到了应用，比如智能退款系统和商品属性提取等场景。在智能退款系统中，它能通过分析用户上传的图片和文本信息，快速准确地判断退款申请是否合理，大大提高了退款效率。
在商品属性提取方面，它能从商品图片中提取出各种属性信息，如颜色、尺寸、材质等，这对于电商平台来说，能大大提高商品信息的准确性和完整性，提升用户体验。
除了电商领域，Ovis1.6 在教育、医疗、自动驾驶等领域也有很大的应用潜力。在教育领域，它能辅助老师进行教学，帮助学生更好地理解知识；在医疗领域，它能辅助医生进行诊断，提高诊断的准确性；在自动驾驶领域，它能结合视觉输入与路况文本信息，提升决策的安全性。
总的来说，Ovis1.6 能在 OpenCompass 评测中综合排名第一，可不是偶然的。它在技术架构、数据优化、实际应用等方面都有自己的独特优势。与其他多模态模型相比，它在数学推理、视觉理解、综合性能等方面都表现出色，而且幻觉现象和错误率更低，更适合实际应用。
如果你对多模态模型感兴趣，或者想了解如何在实际业务中应用多模态模型，Ovis1.6 绝对是一个值得关注的模型。它不仅能为你提供强大的技术支持，还能为你带来更多的商业机会。
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