dots.vlm1：新一代开源多模态视觉语言模型深度解析

引言

在人工智能领域，多模态模型正成为连接视觉与语言理解的关键桥梁。今天，我们荣幸地介绍dots.vlm1——dots模型家族的首个视觉语言模型。这个基于12亿参数视觉编码器和DeepSeek V3大语言模型构建的强大系统，展现了卓越的多模态理解与推理能力。本文将带您深入了解这一创新模型的技术亮点、性能表现以及实际应用方法。

模型核心技术亮点

NaViT视觉编码器：从零开始的视觉革命

dots.vlm1采用了创新的NaViT视觉编码器架构，这一设计具有革命性特点：

• 原生动态分辨率支持：不同于传统视觉模型需要固定尺寸输入，NaViT编码器能够直接处理任意分辨率的图像，无需预处理或调整
• 纯视觉监督训练：除了传统的文本监督外，模型还引入了纯视觉监督机制，显著提升了感知能力的上限
• 结构化数据增强：预训练过程中引入了大量结构化图像数据（如表格、图表、文档等），特别优化了OCR任务表现
• 端到端训练：整个视觉编码器从零开始训练，而非微调现有骨干网络，确保了模型架构的最优性
  这种设计使dots.vlm1在处理复杂视觉场景时表现尤为出色，特别是在文档理解、图表分析和表格识别等任务中。

多模态训练数据策略

dots.vlm1的训练数据策略同样开创了新范式：

1. 多样化图像类型覆盖：

   • 表格数据
   • 图表可视化
   • 文档扫描件
   • 图形设计元素
2. 丰富描述形式：

   • 替代文本（alt text）
   • 密集描述（dense captions）
   • 定位标注（grounding annotations）
3. 网页数据增强：

   • 利用强大多模态模型重写网页数据
   • 处理交错文本与图像内容
   • 显著提升训练语料质量
     这种数据策略使模型能够理解各种真实世界场景中的视觉-语言交互模式。

性能表现分析

dots.vlm1在多项基准测试中展现出接近最先进的性能，以下是其关键指标对比：

STEM/推理能力

通用视觉理解能力

文档与OCR专项能力

纯文本能力保留

尽管是多模态模型，dots.vlm1在纯文本任务中仍保持竞争力：

实用部署指南

环境配置方案

您可以选择以下两种方式搭建运行环境：

方案一：基础镜像+手动安装（适合高级用户）

# 使用基础SGLang镜像
docker run -it --gpus all lmsysorg/sglang:v0.4.9.post1-cu126
# 克隆并安装定制SGLang分支
# 重要提示：仅我们的特定SGLang版本支持dots.vlm1模型
# 注意：此安装必须在集群中的每个节点上执行
# 我们已向主SGLang仓库提交PR（当前审核中）：
# https://github.com/sgl-project/sglang/pull/8778
git clone --branch dots.vlm1.v1 https://github.com/rednote-hilab/sglang sglang
pip install -e sglang/python

方案二：预构建镜像（推荐方式）

# 使用支持dots.vlm1的预构建镜像
docker run -it --gpus all rednotehilab/dots.vlm1_sglang:v0.4.9.post1-cu126

多节点集群部署

对于大规模应用，dots.vlm1支持跨多台机器的分布式部署：
部署前准备：

• 模型版本：rednote-hilab/dots.vlm1.inst
• 节点1 IP：10.0.0.1（主节点）
• 节点2 IP：10.0.0.2（工作节点）

主节点（rank 0）配置

# 建议先下载模型到本地以避免启动超时
# 使用命令：huggingface-cli download rednote-hilab/dots.vlm1.inst --local-dir ./dots.vlm1.inst
export HF_MODEL_PATH="rednote-hilab/dots.vlm1.inst"  # 或本地路径如 ./dots.vlm1.inst
# 获取实际IP地址：hostname -I | awk '{print $1}' 或 ip route get 1 | awk '{print $7}'
export MASTER_IP="10.0.0.1"  # 替换为实际主节点IP
export API_PORT=15553
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path $HF_MODEL_PATH \
    --tp 16 \
    --dist-init-addr $MASTER_IP:23456 \
    --nnodes 2 \
    --node-rank 0 \
    --trust-remote-code \
    --host 0.0.0.0 \
    --port $API_PORT \
    --context-length 65536 \
    --max-running-requests 64 \
    --disable-radix-cache \
    --mem-fraction-static 0.8 \
    --chunked-prefill-size -1 \
    --chat-template dots-vlm \
    --cuda-graph-max-bs 64 \
    --quantization fp8

工作节点（rank 1）配置

# 使用与节点1相同的变量定义
export HF_MODEL_PATH="rednote-hilab/dots.vlm1.inst"
export MASTER_IP="10.0.0.1"  # 必须与节点1一致
export API_PORT=15553
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path $HF_MODEL_PATH \
    --tp 16 \
    --dist-init-addr $MASTER_IP:23456 \
    --nnodes 2 \
    --node-rank 1 \
    --trust-remote-code \
    --host 0.0.0.0 \
    --port $API_PORT \
    --context-length 65536 \
    --max-running-requests 64 \
    --disable-radix-cache \
    --mem-fraction-static 0.8 \
    --chunked-prefill-size -1 \
    --chat-template dots-vlm \
    --cuda-graph-max-bs 64 \
    --quantization fp8

关键配置参数解析

API调用示例

服务器启动后，可通过OpenAI兼容API访问模型：

# 使用与上面定义相同的MASTER_IP和API_PORT
curl -X POST http://$MASTER_IP:$API_PORT/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "model",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "请简要描述这张图片"
                    },
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {
                            "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
                        }
                    }
                ]
            }
        ],
        "temperature": 0.1,
        "top_p": 0.9,
        "max_tokens": 55000
    }'

常见问题解答

Q1: dots.vlm1相比其他多模态模型的核心优势是什么？

A1: dots.vlm1的核心优势在于其创新的NaViT视觉编码器，它支持动态分辨率输入，结合纯视觉监督训练和结构化数据增强策略。这些特性使其在文档理解、图表分析和OCR任务中表现尤为突出，同时保持了强大的多模态推理能力。

Q2: 模型需要什么硬件配置？

A2: 根据部署方案，推荐使用支持CUDA 12.6的GPU环境。对于完整部署，建议每节点至少配备16张高性能GPU（如A100或H100），并至少32GB系统内存。分布式部署可扩展到多节点集群。

Q3: 如何处理超长上下文的需求？

A3: dots.vlm1支持高达65536的上下文长度，可通过--context-length 65536参数配置。对于超长文档处理，建议启用--disable-radix-cache和--chunked-prefill-size -1参数优化性能。

Q4: 模型在哪些实际应用场景中表现最佳？

A4: 模型在以下场景中表现尤为出色：

• 学术论文理解与分析（charxiv测试集）
• 复杂文档问答（DOCVQA）
• 图表数据提取（ChartQA）
• 数学视觉问题解答（MathVision）
• 真实世界场景理解（RealWorldQA）

Q5: 如何优化推理速度？

A5: 推荐使用FP8量化（--quantization fp8）并启用CUDA图优化（--cuda-graph-max-bs 64）。对于批量请求，可调整--max-running-requests参数平衡吞吐量和延迟。

Q6: 模型支持哪些图像格式和分辨率？

A6: NaViT视觉编码器原生支持任意分辨率的图像，无需预处理。模型可处理常见图像格式包括JPEG、PNG等，特别擅长处理表格、图表和文档类图像。

Q7: 如何评估模型在特定任务上的表现？

A7: 我们提供了多个基准测试集结果（如MMbench、RealWorldQA等）。您可参考对应测试集的评估协议，或使用我们的API进行实际测试。模型在OCR和文档理解任务中表现尤为突出。

Q8: 模型是否支持微调？

A8: 当前版本主要提供预训练模型。如需特定领域微调，建议使用模型权重（rednote-hilab/dots.vlm1.inst）并遵循SGLang框架的微调指南。

Q9: 如何处理多图像输入场景？

A9: 模型在多图像理解任务（如mantis和muir测试集）中表现优异。API调用时可在messages中添加多个image_url对象，模型将自动处理多图像推理。

Q10: 模型更新计划是什么？

A10: dots.vlm1是模型家族的首个版本，后续计划包括：优化推理效率、扩展多语言支持、增强长文档处理能力，以及针对特定行业的垂直优化。

总结

dots.vlm1代表了开源多模态模型的新高度，其创新的NaViT视觉编码器和多模态训练策略使其在视觉理解、文档处理和推理任务中表现卓越。无论是学术研究、工业应用还是开发者社区，这个模型都提供了强大的基础能力。
通过本文提供的详细部署指南和性能分析，您可以充分利用dots.vlm1的强大功能。模型在保持纯文本能力的同时，突破了多模态理解的边界，为构建下一代AI应用提供了坚实基础。
随着多模态AI技术的不断发展，dots.vlm1的开源特性将推动整个领域的创新与进步。我们期待看到社区基于此模型开发出更多突破性的应用解决方案。

模型权重可通过HuggingFace平台获取：rednote-hilab/dots.vlm1.inst
在线演示体验：dots-vlm1-demo