阿里巴巴推出 QVQ-Max 视觉推理模型QwQ-Max-Preview ，它不仅能够“看懂”图片和视频里的内容，还能结合这些信息进行分析、推理，甚至给出解决方案。
从数学题到生活小问题，从编程代码到艺术创作，QVQ-Max 都表现出了不俗的能力。
QwQ-Max 在深度推理、数学、编程、通用领域任务以及与代理（Agent）相关工作流中的卓越表现。QwQ-Max-Preview 是即将推出的完整版 QwQ-Max 的前瞻版本，最终将以 Apache 2.0 许可开源。
✅ 本质特征：
- 属于多模态大模型（Multimodal Large Language Model），融合**视觉（图像/视频）与语言（文本）**信息。
- 强调“看图思考”：不仅能识别图像，还能进行分析、推理，解决现实问题。
- 支持图像理解 + 语言生成 + 创意生成，服务于学习、工作、生活等多领域应用。
主要功能
QVQ-Max的能力可以总结为三个方面：细致观察、深入推理和灵活应用。
1. 精细观察（Detailed Observation）
- 能精准识别图像中的各类信息：对象、文字标签、微小细节。
- 适用于从复杂图表到日常照片的理解。
2. 深度推理（Deep Reasoning）
- 结合视觉内容与背景知识进行推理判断。
例子：
- 几何题目中，通过图示推导出正确答案；
- 视频片段中预测后续可能情节。
3. 灵活应用（Flexible Application）
- 创意任务：设计插画、生成短视频脚本、角色扮演内容。
辅助创作：从草图生成完整作品；对照片进行点评、生成趣味解读等。
应用场景与 Demo
- 办公助手
- 辅助进行数据分析、信息整理、代码生成。
- 学习辅助
- 解决数学、物理等学科中的图文结合难题；
- 提供直观讲解，提升学习效率。
- 生活助手
- 如穿搭建议（基于衣橱照片）、菜谱图像烹饪指导等。
数学推理
视频理解
口译手相读数
多图识别
通过观看视频学习编程
未来发展方向
更准确的视觉识别
- 借助 Grounding 技术进一步提高图像识别的准确性。
视觉代理能力（Visual Agent）
- 完成多步任务：如操控手机、电脑，甚至玩游戏。
更自然的人机交互
- 不仅限于文本互动，未来将支持工具调用、视觉生成等多模态交互。