2026年1月30日,SenseTime正式开源其首个支持动态视觉推理与文本-图像搜索深度集成的代理VLM模型——SenseNova-MARS。该型号有两个版本:8B和32B。通过模拟“侦探调查”的逻辑,它实现了人工智能从单纯“理解”到自主“执行”的突破。
性能飞跃:在多个基准测试中超越GPT-5.2
在最新的行业基准测试中,SenseNova-MARS 展现了令人印象深刻的性能:
搜索推理领先者:它以74.27分位居MMSearch(文本-图片搜索核心评估)榜首,远超GPT-5.2的66.08分。
详细搜索领导力:在HR-MMSearch(高清细节搜索评估)中得分54.43分,与主流闭源模型形成差距。
多维能力验证:在FVQA和InfoSeek等多个权威视觉理解基准测试中,在开源模型中取得了SOTA(最先进)成绩。
核心黑人技术:与人类等工具的协作
SenseNova-MARS 的独特之处在于其“自主规划”能力,能够自动解决涉及“细节识别+信息检索+逻辑推理”的复杂长链任务:
图像细节裁剪:它可以聚焦于占图像不到5%的小细节(如赛车服上的标志),并自动放大进行分析。
动态文本-图像搜索:一旦识别到物体或人物,会自动匹配相关的全球信息,如设备型号或行业数据。
多跳深度推理:它不再难以处理需要“先放大,然后识别,最后核查背景信息”的任务,展现出强烈的“使用工具直觉”。
训练秘诀:“量身定制的教学”双阶段演进
SenseTime研究团队通过两阶段训练过程增强了模型的逻辑链:
第一阶段(奠定基础):利用自动化数据综合引擎创建“高难度案例库”,使AI能够学习基础的多跳搜索逻辑,确保从真实复杂的场景开始。
第二阶段(真实情境实践):引入BN-GSPO强化学习算法,类似于训练侦探,通过奖励机制平滑波动,使模型在处理各种问题时保持稳定进展。
拥抱开源:支持全球开发者
目前,SenseTime已完全开源SenseNova-MARS的模型、代码和数据集。开发者可以通过Hugging Face直接下载,共同探索具身智能和自主智能体的无限可能性。
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