O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual baseado em aprendizado por reforço, focado em tarefas de compreensão visual, como a compreensão de expressões de referência (Referring Expression Comprehension, REC). O modelo, combinando os métodos R1 (Aprendizado por Reforço) e SFT (Supervised Fine-Tuning), demonstra desempenho excepcional em dados dentro e fora do domínio. As principais vantagens do VLM-R1 incluem sua estabilidade e capacidade de generalização, permitindo-lhe um desempenho excelente em diversas tarefas de linguagem visual. O modelo é construído com base no Qwen2.5-VL e utiliza tecnologias avançadas de aprendizado profundo, como o mecanismo de atenção flash (Flash Attention 2), para melhorar a eficiência computacional. O VLM-R1 visa fornecer uma solução eficiente e confiável para tarefas de linguagem visual, adequada para cenários de aplicação que exigem compreensão visual precisa.