字节跳动近日推出开源多模态模型 mini-o3，该模型通过增强推理模式和交互轮次，在视觉搜索任务中实现了在复杂场景下的显著性能提升。
https://www.php.cn/link/837e868ffbb3a67451e480e1864e071d
Mini-o3 是一款完全开源的多模态模型，专为“边看边思考”类型的视觉搜索任务打造。借助强化学习技术，模型可将工具调用扩展至数十轮交互，在多个权威评测基准——包括 VisualProbe、V* Bench、HR-Bench 和 MME-Realworld 上，取得了当前 7B 规模模型中的领先表现。
项目团队公开了完整的训练代码、模型权重，以及一个包含 4,500 条样本的 Visual Probe 数据集，允许研究者在非商业用途下复现类似 OpenAI o3 的深度推理行为。
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Mini-o3 支持深度优先搜索、试错探索等多种推理策略，测试阶段可将交互轮次扩展至 32 轮以上。随着交互次数增加，准确率明显上升——例如在 VisualProbe-Hard 任务中，准确率从初始的 35.1% 提升至 48.0%。
核心亮点
- 高挑战性数据构建：发布 VisualProbe 数据集，涵盖高分辨率图像、微小目标物体及密集干扰项，迫使模型进行多轮视觉探索。
- 迭代式数据采集：采用冷启动方式生成多样化的推理路径，覆盖回溯调整、假设验证等高级策略，弥补预训练模型在多轮交互上的能力短板。
- Over-Turn Masking 机制：在强化学习训练中引入此策略，避免对超出预设轮次的响应进行惩罚，从而鼓励更深层次的探索行为。训练时设定最大轮次为 6，测试时可灵活扩展至 32 轮以上。
应用场景示例
