LLaVA-OneVision-1.5-8B-Instruct 是 lmms-lab 开源的多模态大模型，可同时理解图像与文本，并通过自然语言指令完成视觉问答、描述、推理等任务。
1 主要功能
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图文对话：输入一张图+一句话，模型返回连贯的自然语言回答
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视觉问答（VQA）：针对图像内容提出任意问题，模型给出答案
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图像描述：自动为图片生成多语言、多风格的描述
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多图推理：一次接受多张图片并进行对比、排序、逻辑推理
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指令跟随：支持零样本或少量样本的复杂指令，如“把图中所有红色物体框出来并说明材质”
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代码/公式识别：读取截图、手写或打印的代码与公式并给出解释或转换
2 技术原理
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模型架构：8B 参数规模的 Transformer 解码器，采用“ViT 视觉编码器 + 线性投影 + 大语言模型”三段式结构
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视觉-语言对齐：先在大规模图文对上做对比学习，再通过指令微调将视觉 token 与文本 token 映射到同一语义空间
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训练数据：包含 LAION、COYO、CC3M、SBU、OCR-VQA、GQA、Visual Genome 等公开数据集，并补充大量中文多模态指令数据
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训练策略：两阶段——阶段一冻结 LLM 仅训练投影层，阶段二联合微调视觉编码器与 LLM，使模型具备细粒度视觉理解
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推理优化：支持 8-bit/4-bit 量化、FlashAttention2、KV-Cache 压缩，可在单张 24 GB 显存显卡运行
3 应用场景
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教育：拍照搜题、作业批改、自动板书生成
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电商：商品图自动写标题、卖点、多语言文案
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内容创作：社交媒体配图配文、短视频脚本生成
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辅助办公：会议截图秒出纪要、报表图表解读
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无障碍：为视障用户朗读图片内容、描述周围环境
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科研：图表理解、论文插图自动写图注
4 使用方法
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Transformers 一行调用：
from transformers import LlavaNextForConditionalGeneration, LlavaNextProcessor processor = LlavaNextProcessor.from_pretrained("lmms-lab/LLaVA-OneVision-1.5-8B-Instruct") model = LlavaNextForConditionalGeneration.from_pretrained("lmms-lab/LLaVA-OneVision-1.5-8B-Instruct", load_in_8bit=True) inputs = processor(text="图中的人在做什么？", images=image, return_tensors="pt") out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128) -
本地 Gradio Demo：仓库自带 app.py，运行即可在浏览器上传图片对话
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API 服务：可用 FastChat + OpenAI-compatible 接口部署，支持并发批量推理
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边缘设备：通过 llama.cpp 社区分支支持 llava-onevision 量化模型，在 Jetson Orin、M2 Ultra 等端侧设备实时运行
5 适用人群
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AI 开发者：需要快速集成 VLM 能力到产品
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数据标注团队：用模型预标图片，降低 60% 人工成本
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教师与学生：无代码体验，即可拍照问作业
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视觉内容运营：每天需产出大量图文素材的编辑与 MCN 机构
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视障群体及相关公益 App 开发者
6 优缺点介绍 优点：
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8B 规模兼顾效果与成本，单卡可跑，推理延迟 <200 ms/token
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中英双语原生支持，中文指令理解优于同尺寸模型
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开源可商用，Apache-2.0 许可证，允许二次分发与微调
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支持多图、多轮、多任务，零样本能力覆盖 90% 常见场景
缺点：
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对专业领域（医学影像、工业检测）需额外微调，否则准确率下降
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图像分辨率上限 672×672，过细文字可能漏识
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8B 参数量仍低于 32B/70B 模型，复杂逻辑推理略弱
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生成内容受训练数据偏差影响，可能出现幻觉，需要后校验
多模态大模型、视觉语言模型、开源工具、教育辅助、内容生成、中文支持
DeepSeek-V3.1-Terminus 是 DeepSeek 于 2025 年推出的开源大语言模型，基于混合专家架构，支持思考与非思考双模式，具备强大的代码生成、搜索代理与多语言处理能力。