Skywork-R1V

Skywork-R1V

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Skywork R1V ist das erste branchenweit quelloffene multimodale Argumentationsmodell mit fortschrittlichen visuellen Chain-of-Thought-Fähigkeiten, das ein komplexes visuell-sprachliches Verständnis und logische Schlussfolgerungen ermöglicht.
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Skywork-R1V

Produktinformationen

Aktualisiert:Mar 24, 2025

Was ist Skywork-R1V

Skywork R1V, das im März 2025 auf den Markt kam, ist ein bahnbrechendes multimodales KI-Modell mit 38 Milliarden Parametern, das vom Skywork-Team entwickelt wurde und visuelles und sprachliches Verständnis mit ausgefeilten Argumentationsfähigkeiten kombiniert. Das Modell ist auf 3,2 TB hochwertiger, mehrsprachiger Daten (hauptsächlich Chinesisch und Englisch) und Codedaten vortrainiert. Als Open-Source-Modell bietet es vollen Zugriff auf Modellgewichte, Trainingsdaten, Bewertungsmethoden und Inferenzcode, um eine breite Akzeptanz und Weiterentwicklung der multimodalen KI-Technologie zu ermöglichen.

Hauptfunktionen von Skywork-R1V

Skywork-R1V ist ein bahnbrechendes Open-Source-Modell für multimodales Denken, das fortschrittliche visuelle Chain-of-Thought-Fähigkeiten mit leistungsstarken mathematischen und wissenschaftlichen Analysefähigkeiten kombiniert. Als 38B-Parameter-Modell demonstriert es eine starke Leistung in den Bereichen visuelles Denken, mathematische Problemlösung und crossmodales Verständnis und erreicht oder übertrifft die Fähigkeiten viel größerer Modelle.
Visuelles Chain-of-Thought-Denken: Ermöglicht mehrstufiges logisches Denken bei visuellen Eingaben, indem komplexe bildbasierte Probleme in überschaubare, aufeinanderfolgende Schritte unterteilt werden
Mathematische & wissenschaftliche Analyse: Spezialisierte Fähigkeiten zum Lösen visueller mathematischer Probleme und zum Interpretieren wissenschaftlicher/medizinischer Bilder mit hoher Präzision und Genauigkeit
Crossmodale Integration: Kombiniert nahtlos Text- und Bildverständnis für eine umfassende, kontextbezogene Analyse und Interpretation
Wettbewerbsfähige Leistung: Erzielt starke Ergebnisse bei Benchmarks wie MATH-500 (94 %), MMMU (69 %) und MathVista (67,5 %) und konkurriert mit viel größeren Modellen

Anwendungsfälle von Skywork-R1V

Bildungsbewertung: Analysieren und Lösen visueller Mathematikaufgaben, Bereitstellung von schrittweisen Erklärungen für Schüler
Wissenschaftliche Forschung: Interpretieren wissenschaftlicher Diagramme, Grafiken und medizinischer Bilder mit detaillierten analytischen Erkenntnissen
Visuelle Problemlösung: Aufschlüsseln komplexer visueller Szenarien in logische Schritte für ein besseres Verständnis und die Entwicklung von Lösungen
Technische Dokumentation: Analysieren technischer Diagramme und Bereitstellen detaillierter Erklärungen von Prozessen und Systemen

Vorteile

Open-Source und kommerziell nutzbar unter der MIT-Lizenz
Starke Leistung trotz geringerer Modellgröße (38B) im Vergleich zu Wettbewerbern
Fortschrittliche visuelle Denkfähigkeiten mit Chain-of-Thought-Ansatz

Nachteile

Erfordert erhebliche Rechenressourcen für die Bereitstellung
Geringere Leistung bei einigen Metriken im Vergleich zu größeren Closed-Source-Modellen

Wie verwendet man Skywork-R1V

Repository klonen: Befehl ausführen: git clone https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V.git && cd skywork-r1v/inference
Conda-Umgebung erstellen: Befehl ausführen: conda create -n r1-v python=3.10 && conda activate r1-v
Abhängigkeiten installieren: Befehl ausführen: bash setup.sh
Inferenz ausführen: Befehl ausführen: CUDA_VISIBLE_DEVICES=\"0,1\" python inference_with_transformers.py --model_path path --image_paths image1_path --question \"Ihre Frage\"
Modellanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Sie über ausreichend GPU-Ressourcen verfügen, da es sich um ein Modell mit 38 Milliarden Parametern handelt, das mehrere GPUs für die Inferenz benötigt
Auf Modellgewichte zugreifen: Die Modellgewichte können von Hugging Face unter folgender Adresse abgerufen werden: https://huggingface.co/Skywork/Skywork-R1V-38B

Skywork-R1V FAQs

Skywork-R1V ist das erste Open-Source-Multimodale-Reasoning-Modell der Branche mit fortschrittlichen visuellen Chain-of-Thought-Fähigkeiten. Es ist ein Modell mit 38 Milliarden Parametern, das visuelles Denken, mathematische Analysen und crossmodale Verständnisaufgaben ausführen kann.

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