近日，阿里国际正式发布了其新一代多模态大模型 Ovis2.5，并对外开源。这款模型专注于原生分辨率视觉感知、深度推理以及高性价比的场景设计，旨在进一步提升人工智能的应用能力。Ovis2.5 在主流多模态评测套件 OpenCompass 上的综合得分相比前一版本 Ovis2 有了显著提升，继续在同类开源模型中保持 SOTA（
此次发布的 Ovis2.5 包含两个不同参数规模的版本。首先是 Ovis2.5-9B，这一版本在 OpenCompass 评测中获得了 78.3 的高分，超越了许多参数量更大的模型，并在 40B 以下参数规模的开源模型中名列
在 Ovis2.5 的整体架构上，官方表示进行了系统性创新，主要体现在模型架构、训练策略与数据工程三个方面。模型架构方面，Ovis2.5 延续了系列创新的结构化嵌入对齐设计，由三大核心组件构成: 动态分辨率的视觉特征提取、视觉词表模块实现视觉与文本的结构对齐，以及以 Qwen3 为基础的强大语言处理能力。
在训练策略上，Ovis2.5 采用了更精细的五阶段训练方案，包括基础的视觉预训练、多模态预训练以及大规模的指令微调等多个步骤。同时，通过 DPO 和 GRPO 等算法加强偏好对齐和推理能力，有效提升了模型的性能。此外，模型的训练速度实现了 3 到 4 倍的端到端加速。
数据工程方面，Ovis2.5 的数据量相比 Ovis2 增加了 50%，重点聚焦于视觉推理、图表、OCR（光学字符识别） 和 Grounding 等关键领域。特别是合成了大量与 Qwen3 深度适配的 「思考」 数据，极大地激发了模型的反思与推理潜能。
Ovis2.5 的代码和模型均已在 GitHub 和 HuggingFace 等平台上线，用户可以通过这些平台获取相关资源，进一步探索其应用潜力。
代码:https://github.com/AIDC-AI/Ovis
模型:https://huggingface.co/AIDC-AI/
划重点:
🌟Ovis2.5 在 OpenCompass 评测中取得 78.3 的综合得分，继续保持 SOTA 水平。
🔧包含两个版本，Ovis2.5-9B 适合大规模应用，Ovis2.5-2B 则专注于资源受限场景。
📊采用创新架构和训练策略，数据量增加 50%，聚焦视觉推理等关键领域。
