Seed1.5-VL : 字节跳动Seed推出的视觉语言多模态大模型

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主要介绍

Seed1.5-VL是字节跳动Seed团队最新发布的视觉-语言多模态大模型，具备更强的通用多模态理解和推理能力，且推理成本显著降低。该模型在超过3T tokens的多模态数据上进行预训练，支持图像、视频与文本的统一理解。在60个公开评测基准中，Seed1.5-VL在38个上取得SOTA（最新最优性能）表现，尤其在视频理解、GUI智能体等任务中表现突出。模型已通过火山引擎开放API供用户体验，旨在推动多模态技术在医疗、教育、娱乐等领域的应用发展。

功能特点

1. 多模态理解与推理
   • 支持图像、视频与文本的联合理解，具备视觉推理、图像问答、图表理解与问答、视觉定位/计数等能力。
2. 低推理成本
   • 精简的架构设计显著降低了推理成本和计算需求，适合交互式应用。
3. GUI智能体能力
   • 增强了GUI（图形用户界面）定位性能，可在PC端、手机端等不同环境中完成复杂交互任务，包括收集处理信息、在开放游戏中推理和行动等。
4. 视频理解能力
   • 在视频理解任务中表现突出，能够处理视频中的动态信息和复杂场景。

优缺点

优点：

• 性能卓越：在多个基准测试中取得SOTA表现，性能可与谷歌Gemini 2.5 Pro等顶尖模型媲美。
• 推理成本低：精简的架构设计显著降低了推理成本和计算需求。
• 多模态支持：支持图像、视频与文本的联合理解，应用场景广泛。

缺点：

• 细粒度视觉感知不足：在处理目标计数、图像差异识别以及复杂空间关系解释时仍面临挑战，尤其在目标排列不规则、颜色相似或部分遮挡等极端情况下。
• 高层次推理任务待提升：在解决华容道谜题、导航迷宫或遵循复杂指令时，有时会引入无根据的假设或产生不完整的响应。
• 视频推理顺序识别困难：在视频推理方面，模型尚难以准确识别动作的先后顺序或从物体的前后状态推断顺序。

如何使用

目前，Seed1.5-VL已通过火山引擎开放API供用户使用。用户可以通过以下步骤使用该模型：

1. 注册火山引擎账号：访问火山引擎官网，注册并登录账号。
2. 申请API密钥：在火山引擎控制台中申请Seed1.5-VL的API密钥。
3. 调用API：使用API密钥调用Seed1.5-VL的接口，传入图像、视频或文本数据，获取模型的处理结果。

框架技术原理

Seed1.5-VL的框架技术原理主要包括以下几个方面：

1. 多模态预训练：在超过3T tokens的多模态数据上进行预训练，学习图像、视频与文本之间的关联。
2. 精简架构设计：采用精简的架构设计，显著降低推理成本和计算需求。
3. 强化学习优化：通过强化学习进一步优化模型的性能，提升其在多模态任务中的表现。

创新点

1. 低推理成本与高性能的平衡：在保持高性能的同时，显著降低了推理成本和计算需求。
2. 强大的GUI智能体能力：增强了GUI定位性能，可在不同环境中完成复杂交互任务。
3. 多模态统一理解：支持图像、视频与文本的联合理解，应用场景更加广泛。

评估标准

Seed1.5-VL的评估标准主要包括以下几个方面：

1. 准确性：模型在多模态任务中的处理结果是否准确。
2. 推理能力：模型在复杂场景下的推理能力，包括视觉推理、视频理解等。
3. 交互性能：模型在GUI智能体任务中的交互性能，包括定位精度、操作流畅性等。
4. 推理成本：模型在处理任务时的推理成本和计算需求。

应用领域

1. 医疗健康：辅助医生进行医学影像分析、病历理解等任务。
2. 教育培训：提供多模态教学材料，支持图像、视频与文本的联合理解。
3. 娱乐游戏：增强游戏中的视觉理解和推理能力，提升游戏体验。
4. 智能交互：在智能设备、机器人等领域实现更自然的交互方式。

项目地址

• 项目官网：https://seed.bytedance.com/zh/tech/seed1_5_vl
• Github仓库：https://github.com/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.07062