Bee ： 清华联合腾讯开源的全栈多模态大模型解决方案

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主要介绍

Bee是清华大学与腾讯混元团队联合推出的全栈式多模态大模型解决方案，旨在解决开源社区因数据质量不足导致的性能瓶颈。项目通过发布高质量数据集、开源数据处理管线及训练高性能模型，为多模态大模型（MLLM）领域提供了一套透明、可复现的开源工具链，推动全开源模型与顶尖闭源/半开源模型的差距缩小。

功能特点

• 高质量数据集：发布Honey-Data-15M，包含1500万精心清洗和双层思维链（CoT）扩充的监督微调数据，显著提升数据质量。
• 全栈数据处理管线：开源HoneyPipe & DataStudio，提供从数据聚合、噪声过滤到CoT增强的全流程自动化工具，确保数据处理的透明性和可复现性。
• 高性能模型训练：基于Honey-Data-15M训练的Bee-8B模型，在多项基准测试中刷新全开源MLLM的SOTA纪录，性能匹敌甚至超越主流半开源模型。
• 开源生态构建：提供完整开源资源，包括数据集、数据处理管线、训练配方、评估工具和模型权重，助力学术界和开发者在多模态领域的研究与应用。

优缺点

• 优点：
  • 数据质量优先：通过精细清洗和CoT扩充策略，解决开源模型因数据噪声和复杂推理数据匮乏导致的性能瓶颈。
  • 全栈开源：从数据到模型的全流程透明化，降低技术门槛，促进社区协作与创新。
  • 性能领先：Bee-8B模型在数学推理、图表理解等任务中表现卓越，验证了高质量数据对模型能力的关键作用。
• 缺点：
  • 数据规模限制：尽管1500万数据量已属庞大，但与闭源模型训练数据相比仍存在差距，可能影响模型泛化能力。
  • 计算资源需求高：训练Bee-8B模型需多阶段优化，对硬件资源要求较高，可能限制部分开发者的参与。

如何使用

• 数据集使用：访问HuggingFace数据集页面，下载Honey-Data-15M数据集，用于多模态模型训练或研究。
• 模型体验：通过项目官网或在线Demo，直接体验Bee-8B模型的推理能力，如复杂问题解答、图表分析等。
• 社区协作：参考项目开源的训练配方和评估工具，在现有基础上进行二次开发或优化。

框架技术原理

• 数据增强管线（HoneyPipe）：
  • 噪声过滤：结合规则过滤（如剔除低质量图像）和模型过滤（使用Qwen2.5-VL等强模型），确保图文语义一致性。
  • CoT扩充：通过短CoT（基础逻辑训练）和长CoT（复杂问题深度推理）两阶段策略，为数据添加详细推理步骤。
  • 保真度验证：引入“LLM-as-a-Judge”机制，验证生成的CoT响应与原始答案的一致性，确保数据质量。
• 模型训练：
  • 五阶段训练配方：包括MLP预热、视觉-语言对齐、多模态SFT、高效精炼SFT和策略优化RL，逐步注入复杂推理能力并优化输出可靠性。

创新点

• 双层CoT数据结构：首次在开源数据集中系统引入短CoT（1220万样本）和长CoT（270万样本）双层结构，覆盖从基础逻辑到深度推理的全场景需求。
• 全栈透明化：从数据清洗到模型训练的全流程开源，提供可复现的方法论，超越传统静态数据集发布模式。
• 性能突破：Bee-8B模型在MathVerse、CharXiv-RQ等基准上刷新全开源SOTA纪录，证明高质量数据对模型性能的决定性作用。

评估标准

• 核心基准测试：
  • 数学与推理任务：MathVerse、LogicVista、DynaMath等，评估模型在数学问题解决和逻辑推理中的表现。
  • 图表与文档任务：CharXiv-RQ（图表推理），测试模型对复杂图表和文档的理解能力。
  • 通用VQA任务：MMStar、MMMU-Pro、MMVet等，综合评估模型在视觉问答中的性能。
• 性能指标：以准确率、推理步骤正确性、输出可靠性等为核心指标，对比全开源、半开源和闭源模型的性能差距。

应用领域

• 多模态内容生成：生成高质量图像描述、视频字幕等，提升内容创作效率。
• 智能问答系统：利用强大推理能力，为用户提供准确且详细的复杂问题解答。
• 教育领域：辅助教学材料生成或学生问题解答，支持个性化学习。
• 科研辅助：帮助研究人员整理和分析数据，生成研究报告或实验设计建议。
• 商业智能：分析市场趋势、用户反馈等，为决策提供数据支持和预测。

项目地址

• 项目官网：https://open-bee.github.io
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Open-Bee/bee
• GitHub仓库：https://github.com/Open-Bee/Bee
• 技术论文：https://arxiv.org/abs/2510.13795