VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual basado en aprendizaje por refuerzo, especializado en tareas de comprensión visual, como la comprensión de expresiones de referencia (Referring Expression Comprehension, REC). El modelo, mediante la combinación de R1 (Reinforcement Learning) y SFT (Supervised Fine-Tuning), demuestra un rendimiento excepcional tanto en datos dentro como fuera del dominio. Las principales ventajas de VLM-R1 son su estabilidad y capacidad de generalización, lo que le permite sobresalir en diversas tareas de lenguaje visual. Este modelo se basa en Qwen2.5-VL y utiliza tecnologías avanzadas de aprendizaje profundo, como el mecanismo de atención Flash Attention 2, para mejorar la eficiencia computacional. VLM-R1 busca ofrecer una solución eficiente y fiable para tareas de lenguaje visual, adecuada para aplicaciones que requieren una comprensión visual precisa.