AlphaMaze 是一款专为解决视觉推理任务而设计的解码器语言模型。它通过针对迷宫解谜任务的训练,展示了语言模型在视觉推理方面的潜力。该模型基于 15 亿参数的 Qwen 模型构建,并通过监督微调(SFT)和强化学习(RL)进行训练。其主要优点在于能够将视觉任务转化为文本格式进行推理,从而弥补传统语言模型在空间理解上的不足。该模型的开发背景是提升 AI 在视觉任务上的表现,尤其是在需要逐步推理的场景中。目前,AlphaMaze 作为研究项目,暂未明确其商业化定价和市场定位。