上海AI实验室开源发布多模态大模型InternVL3.5，采用级联强化学习、动态视觉分辨率路由等创新技术，实现推理能力、部署效率和通用性能全面提升。该模型提供1B至241B全量级版本，刷新开源模型性能标杆，在多任务上达到领先水平。
OpenGVLab
InternVL3.5是开源多模态模型家族的新成员，显著提升了InternVL系列的通用性、推理能力和推理效率，支持GUI交互等新功能，达到开源多模态大语言模型的先进水平。
InternVL3_5-38B是开源多模态模型InternVL3.5系列中的一员，在多功能性、推理能力和推理效率方面取得了显著进展。它支持多语言，可应用于图像文本到文本的任务，采用级联强化学习框架和视觉分辨率路由器技术优化性能。
InternVL3.5-14B是InternVL系列的开源多模态模型，显著提升了通用性、推理能力和推理效率，支持GUI交互等新功能，缩小了与商业模型的性能差距。
InternVL3.5-4B是开源多模态模型系列中的中等规模版本，在通用性、推理能力和推理效率上取得显著进展，支持GUI交互等新能力。该模型采用级联强化学习框架和视觉分辨率路由器技术，实现了高效的多模态理解与推理。
InternVL3.5-4B是开源多模态模型系列的中等规模版本，包含4.7亿参数，采用先进的级联强化学习框架和视觉分辨率路由器技术，显著提升了多模态推理能力和效率。
InternVL3.5-1B是InternVL系列的开源多模态模型，参数量为1.1B，包含0.3B视觉参数和0.8B语言参数。该模型显著提升了通用性、推理能力和推理效率，支持GUI交互等新功能。
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