8月7日消息，小紅書hi lab（人文智能實驗室）開源了其首款多模態(tài)大模型dots.vlm1，這一模型基于DeepSeek V3打造，并配備了由小紅書自研的12億參數(shù)視覺編碼器NaViT，具備多模態(tài)理解與推理能力。這一模型可以看懂復(fù)雜的圖文圖表，理解表情包背后的含義，分析兩款產(chǎn)品的配料表差異，還能判斷博物館中文物、畫作的名稱和背景信息。
圖源：Hugging Face
hi lab稱，在主要的視覺評測集上，dots.vlm1的整體表現(xiàn)已接近當(dāng)前領(lǐng)先模型，如Gemini 2.5 Pro與Seed-VL1.5 thinking，尤其在MMMU、MathVision、OCR Reasoning等多個基準(zhǔn)測試中顯示出較強(qiáng)的圖文理解與推理能力。在典型的文本推理任務(wù)（如AIME、GPQA、LiveCodeBench）上，dots.vlm1的表現(xiàn)大致相當(dāng)于DeepSeek-R1-0528，在數(shù)學(xué)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(wù)上仍存在差距。
總體來看，dots.vlm1在視覺多模態(tài)能力方面已接近SOTA（最佳性能）水平，在文本推理方面達(dá)到了主流模型的性能。但hi lab也強(qiáng)調(diào)，dots.vlm1在部分細(xì)分任務(wù)上仍與最優(yōu)結(jié)果存在一定距離，需要在架構(gòu)設(shè)計與訓(xùn)練數(shù)據(jù)上進(jìn)一步優(yōu)化。目前，dots.vlm1已上傳至開源托管平臺Hugging Face，用戶還可以在Hugging Face上的體驗鏈接中免費使用這一模型。
今年6月6日，小紅書開源了其首款大語言模型，并在之后開源了用于OCR的專用模型，以及視覺、獎勵模型等前沿方向的研究成果。
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