Seed1.5-VL是什么？
Seed1.5-VL 是字节跳动推出的视觉-语言多模态基础模型，结合图像编码器与200亿激活参数的大语言模型，具备出色的图像、视频理解与推理能力。在60项基准测试中获得38项SOTA，广泛应用于视频问答、图表理解、GUI智能体等任务，表现稳定、推理强大。
Seed1.5-VL 的能力特点
- 多模态理解能力强：支持图像、视频和文本的深度融合，用于视觉问答、视频理解、图表解析等任务。
- 高精度视觉编码：搭载 SeedViT 编码器，支持原生图像分辨率，提升细节还原和感知能力。
- 视频时间建模优化：引入时间戳 token 和动态帧采样策略，增强时序感知和跨帧推理能力。
- 大模型推理能力突出：使用激活参数达 200 亿的 MoE 大语言模型，具备复杂的多步推理能力。
- 轻量视觉适配结构：MLP 投射器高效连接视觉特征与语言模型，降低融合复杂度。
- 强化学习优化生成质量：采用拒绝采样与在线强化学习，专注优化输出结果，提升指令响应准确性。
- 评测表现领先：在 60 项公开基准中达成 38 项 SOTA，覆盖图文、视频、GUI 等多模态任务。
Seed1.5-VL 的模型性能
- 60项公开基准测试中达成38项SOTA：在大规模多模态评测中表现出全面领先，覆盖图像、视频、图表、GUI 等任务。
- 视频理解任务中19项测评达成14项SOTA：在时序建模与视频内容问答方面表现强劲，优于多模态主流模型。
- GUI智能体任务中7项测试达成3项SOTA：在基于视觉界面的操作推理任务中展现出较高交互理解能力。
- 图文推理能力表现优异：在视觉谜题、OCR问答、图表理解（如ChartQA）等细粒度任务中达成行业领先水平。
Seed1.5-VL 的应用场景
- 图像与视频问答：支持对图片和视频内容提出自然语言问题并生成准确回答，适用于多模态信息检索与智能解读。
- 视觉推理与谜题解析：具备分析复杂图像线索并进行逻辑推理的能力，应用于智能问答、游戏辅助等场景。
- 图表与文档理解：可解析图表、OCR文本、表单等结构化图文内容，适用于金融、教育等数据密集型行业。
- 视频内容理解与标注：适合在安防监控、教育视频、媒体内容中进行事件识别、摘要生成与关键帧提取。
- 多模态智能助手：作为具备视觉能力的语言模型基础，适用于构建支持图文对话的AI助手。
Seed1.5-VL的项目地址
- 在线体验：https://huggingface.co/spaces/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL
- GitHub仓库：https://github.com/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2505.07062
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