QVQ-Max：阿里推出的视觉推理模型，能够理解图片和视频中的内容

QVQ-Max是什么？

QVQ-Max是一款视觉推理模型，具备理解图片与视频内容的能力，能依据相关信息展开分析、推理，并提供解决方案。QVQ-Max模型在多个领域都有出色表现，像数学题解答、生活问题处理、编程辅助以及艺术创作等方面。

设计初衷

传统ai模型大多依靠文字输入，然而现实里很多信息是以图片、图表或者视频形式呈现的。QVQ-Max旨在打造一个既善于捕捉视觉信息，又具备快速分析能力的助手，助力用户解决各类实际问题。

QVQ-Max核心能力

细致观察：QVQ-Max 能快速识别图片中的关键元素，无论是复杂的图表还是日常照片，它都能捕捉到细节。

深入推理：模型不仅识别内容，还能结合背景知识进行推理。例如，它可以解析几何题中的图形并推导出答案。

灵活应用：除了分析和推理，QVQ-Max 还可以用于创作，比如设计插画、生成短视频脚本，甚至根据用户需求创作角色扮演内容。

QVQ-Max应用场景

职场应用：辅助完成数据分析、信息整理以及编程等工作。

学习辅助：助力解答数学、物理等学科难题，特别是配有图表的题目。

生活协助：依据衣柜照片提供穿搭建议，或者根据食谱图片指导烹饪操作。

QVQ-Max的使用教程

1、进入https://chat.qwen.ai/

2、选择QWQ-32B模型

3、点输入框的“+”号上传图片或视频。

4、提问图片的内容。

未来发展方向

提升观察能力：借助视觉内容校验技术（如grounding），增强识别精准度。

强化任务处理能力：发展视觉Agent，提高处理多步骤及复杂任务的能力，例如操作手机、电脑或玩游戏等。

优化交互体验：拓展交互模态，涵盖工具校验以及视觉生成等方面。

QVQ-Max作为一款视觉推理模型，潜力巨大。它不仅能识别图片内容，还能结合信息进行分析推理，甚至完成一些创造性任务。尽管目前仅是第一版，但已彰显出很大潜力，未来有望成为实用的视觉Agent，为用户解决实际问题提供有力支持 。

详细介绍：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qvq-max-preview/

使用地址：https://chat.qwen.ai/