Ovis2.5：一张图告诉你，为什么它能在小模型里做大事情
对话式阅读指南，写给准备上手或正在评估多模态大模型的你
开场白：先弄清楚三个问题
| 你可能的疑问 | 一句话回答 |
|---|---|
| Ovis2.5 是什么？ | 阿里巴巴最新开源的多模态大模型，2B/9B 两个尺寸，主打“原图不裁剪 + 会反思”。 |
| 为什么要关心它？ | 如果你需要看懂复杂图表、做 STEM 问答、跑在资源有限的设备上，它目前是开源同量级里的“天花板”。 |
| 读完这篇能带走什么？ | 能用通俗语言解释 Ovis2.5 的亮点、局限和落地姿势，顺带给出可直接运行的示例代码与 FAQ。 |
1. 五分钟看懂 Ovis2.5 的“三板斧”
下图把技术报告三页纸浓缩成一页图，先看再聊。
1.1 原图直读：告别拼图式视觉编码
传统做法：把一张高清图切成固定 224×224 的小块，再送进 ViT。
Ovis2.5 做法：
-
用 NaViT (Native-resolution Vision Transformer) 直接吃原图，支持 448²–1792² 任意分辨率。 -
在 ViT 里加 RoPE (旋转位置编码)，保留全局布局信息。 -
结果：复杂图表不再糊成马赛克，OCR 成绩直接冲到 87.9（OCRBench v2）。
举个栗子：你拍一张 2000×1500 的财报截图，它能一次读完，不丢表头、不错行。
1.2 会反思的“思考模式”
不只是链式思考（Chain-of-Thought），而是：
-
先生成初步答案； -
用 <think>…</think>标签显式自检； -
发现矛盾就重写。
该能力在推理题上带来 7–15 分的绝对提升（MathVista 从 71.8→83.4）。
用户侧怎么用？推理时加
enable_thinking=True，复杂题开，简单题关，延迟与精度自己权衡。
1.3 小身材大胃口：2B 也打 73.9 平均分
| 模型 | OpenCompass 均分 | 场景 |
|---|---|---|
| Ovis2.5-2B | 73.9 | 手机/边缘盒子 |
| Ovis2.5-9B | 78.3 | 单卡 A100/3090 |
| GPT-4o | 75.4 | 云端闭源 |
如果你只想在本地笔记本跑图问答，2B 足够；要冲榜，再上 9B。
2. 训练流水线拆解：五阶段养成记
技术报告 3.1–3.2 写了 5 个阶段，这里给你画成“闯关地图”。
| 阶段 | 目标 | 数据关键词 | 训练技巧 |
|---|---|---|---|
| P1 视觉预热 | 让视觉词表对齐文本词表 | 图像-描述对 | 冻结大部分 ViT，只训 VET |
| P2 多模态预训练 | 建立通用视觉理解 | OCR、图表、定位 | 全参数 + RoPE 打开 |
| P3 指令微调 | 听懂人类指令 | 多轮对话、STEM、医学 | 引入 <think> 数据 |
| P4 偏好对齐 (DPO) | 让答案更符合人类偏好 | 正/负回答对 | 同批次多对比较 |
| P5 强化学习 (GRPO) | 数学/逻辑再提升 | 可验证数学题 | 只训 LLM，视觉部分冻结 |
一个彩蛋：他们做了 数据打包 + 混合并行，训练时间缩短 3–4 倍，省钱。
3. 实战速通：三步把 Ovis2.5 跑起来
以下内容全部来自官方 README，确保可复制粘贴即用。
3.1 环境准备
pip install transformers torch torchvision accelerate
3.2 最小推理示例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from PIL import Image
model_id = "AIDC-AI/Ovis2.5-9B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id, trust_remote_code=True, torch_dtype="auto"
).eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
image = Image.open("demo.jpg")
query = "What is the main idea of this chart?"
inputs = tokenizer(f"<image>{query}", return_tensors="pt")
inputs["pixel_values"] = model.process_images([image])
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
3.3 开启“思考模式”
out = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=512,
do_sample=False,
enable_thinking=True # 关键开关
)
输出会出现
<think>…</think>段落，方便调试或二次开发。
4. 场景级能力速览
把技术报告第 4 章的 8 个 benchmark 翻译成“人话场景”。
| 能力域 | 代表任务 | Ovis2.5-9B 成绩 | 一句话点评 |
|---|---|---|---|
| 复杂图表 | ChartQA Pro | 63.8 | 直接读 PDF 图表，不转 Excel |
| 文档 OCR | OCRBench v2 | 87.9 | 发票、论文扫描件通吃 |
| 数学推理 | MathVista | 83.4 | 几何题带图也能做 |
| 空间定位 | RefCOCOg | 90.3 | 指哪打哪，描述越抽象越准 |
| 多图推理 | BLINK | 67.3 | 两张图找不同、找关联 |
| 视频理解 | VideoMME | 72.8 | 看 30 秒无声视频写摘要 |
| 科学知识 | MMMU | 71.2 | 大学跨学科题，含图文 |
| 小模型极限 | OpenCompass 均分 | 73.9 (2B) | 手机端离线跑，也能答高考题 |
5. FAQ：你可能最关心的 10 个问题
Q1：显存要多少？
9B 模型 fp16 约 18 GB，2B 模型约 4 GB。用 `load_in_4bit=True` 可以再砍半。
Q2：支持中文吗？
完全支持。训练数据含大规模中文 OCR 与问答，官方示例里直接读中文财报无压力。
Q3：商用授权？
Apache 2.0 许可证，可商用，但需遵守免责声明。
Q4：模型会胡说吗？
在 HallusionBench 上得分 65.1（越高越好），幻觉低于上一代，但仍建议关键场景加人工复核。
Q5：能不能微调？
可以。官方脚本基于 transformers Trainer，支持 LoRA。训练数据格式与 LLaVA 相同。
Q6：有量化版吗？
目前 2B/9B 刚发布，GPTQ/AWQ 量化已在社区排期中，可 Watch HuggingFace repo 等更新。
Q7：视频最长支持几秒？
技术报告未给硬上限，实测 2 分钟以内 720p 视频显存占用可接受；更长建议分段。
Q8：为什么我的 4K 图报错？
官方训练最大边 1792，推理时超过会自动 resize。如需 4K，需自己切图 + 拼接结果。
Q9：和 Qwen2.5-VL 有啥区别？
Qwen2.5-VL 同样用 Qwen 语言模型，但 Ovis2.5 用 NaViT 原图编码 + 思考模式，同尺寸分数更高。
Q10：有没有在线体验？
Hugging Face Space 已上线：，免安装直接试。
6. 局限 & 下一步
官方在技术报告第 5 章列了三点：
-
4K 分辨率仍待优化； -
长视频时序推理上限未知； -
工具调用（如检索、代码执行）尚未集成。
如果你正好在做这些方向，社区 Issue 区欢迎一起探讨。
7. 一句话总结
如果你需要一把“开源瑞士军刀”来同时处理图表、OCR、视频、STEM 题，又不想被云端闭源模型绑死，Ovis2.5-2B/9B 是目前最值得试的方案。
本地四步：
-
装好 transformers； -
下载模型； -
跑通示例； -
打开 enable_thinking=True，看它如何一步步纠正自己。
祝你玩得开心，欢迎回来分享落地故事！