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Skywork R1V4-Lite国产模型提前实现“随手拍解题”,速度超Gemini 2.5 Flash五倍

Skywork R1V4-Lite国产模型提前实现“随手拍解题”,速度超Gemini 2.5 Flash五倍 深圳市赛义德信息科技有限公司
2025-11-20
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Skywork R1V4-Lite 是昆仑万维推出的轻量级多模态智能体,以 “多能力统一、轻量化、高实用性” 为核心优势,已上线并开放限时免费体验。

核心能力与优势

  1. 多模态融合核心:统一主动图像操作、外部工具调用、多模态深度研究三大能力,支持文本 + 图像混合输入。

  2. 场景化高效应用:无需复杂提示词,随手拍照即可完成解题、分析等复杂任务,具备即时多模态感知与主动视觉操作。

  3. 轻量且高性能:小尺寸模型设计,响应速度快,成本低,同时支持搜索增强的深度研究和主动式任务规划。

  4. 基准测试表现突出:在 HIRbench、MME-Real 等多个多模态基准测试中,30B 参数规模下性能比肩甚至超越同类模型,高分辨率图像理解和推理能力亮眼。

技术与使用细节

  • 接口支持:通过 Skywork API 平台调用,端点为POST /api/v1/chat/completions,支持流式 / 非流式响应,图像需以 base64 编码格式传入。

  • 工具与功能扩展:可通过enable_search=true参数开启搜索增强模式,适配深度研究场景;提供 Python 示例代码及批量测试工具,降低集成门槛。

  • 版本与权限:包含基础版和 VL Planner 专项版,均支持限时免费使用,输入输出按 token 计费(基础版输入$0.2/M tokens,输出$0.6/M tokens)。

应用场景

  • 日常实用场景:拍照解题、图像内容分析、场景化任务规划(如拍文档生成整理方案)。

  • 专业研究场景:多源数据收集、交叉验证分析、结构化研究报告生成。

  • 开发集成场景:轻量化多模态功能嵌入,支持快速响应需求的应用开发。

体验与接入渠道

  • 直接体验:通过 Skywork API 平台(https://platform.skyworkmodel.ai/)注册使用,限时免费。

  • 技术参考:查看 API 接口文档(https://docs.skyworkmodel.ai/r1v4/api-reference/completions.html)GitHub仓库https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V)获取开发资源。

  • 深度了解:通过技术报告(https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V/blob/main/Skywork_R1V4.pdf)查看基准测试数据与技术细节。

01.
全面超越Gemini 2.5 Flash
R1V4-Lite用小尺寸“四两拨千斤”


R1V4-Lite 沿用 Qwen3 A3B 轻量架构,经模型优化达成了模型规模、推理速度与吞吐效率的工程平衡,在真实生产环境中性能优于同体量模型。响应速度上,它仅为 Gemini 2.5 Pro 的 1/19、Gemini 2.5 Flash 的 1/5,Token 吞吐量却约为后两者的 2 倍;借助更强推理压缩能力与低工具调用轮次,端到端完成能力比 Gemini 2.5 Pro 快 2.9 倍、比 Gemini 2.5 Flash 快 1.7 倍。权威基准测试中,它在 8 个多模态理解任务上超越 Gemini 2.5 Flash,其中 5 个任务表现优于 Gemini 2.5 Pro。
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在多模态DeepResearch类任务中,R1V4-Lite在mm-search上以66分超过Gemini 2.5 Flash的64.9分,在FVQA上以67分明显高于Gemini 2.5 Flash的60.8分。

这一系列结果验证了其「图像操作×深度推理交织训练」范式的有效性。
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凭借“低延迟×高吞吐×极低成本”的组合优势, R1V4-Lite适用于:实时问答、视觉检索、智能助手、多模态工具调用、高并发等在线生产场景。
02.
给R1V4-Lite一张街景,就能分析出地点


目前多数多模态模型仍处于 “封闭式智能” 阶段,推理仅在模型内部进行,既无法主动获取外部信息,也不能执行操作或验证结果,缺乏反馈时更易产生幻觉。不同于传统仅能 “看图应答” 的模型,Skywork R1V4-Lite 在真实场景中只需随手拍照,就能完成复杂任务。也就是说,用户无需设计提示词、无需补充额外信息,仅拍一张图,R1V4-Lite 便可自主观察、操作、推理并输出答案,精准找到用户所需信息、落实用户的各项指令。

最近,第十五届全运会在在广东举行,全运会的吉祥物“喜洋洋”和“乐融融”凭借着可爱的外表和活泼童真的动作在全网爆火。

我在R1V4-Lite中上传了一张吉祥物的照片,要求他帮我裁剪出一个粉色的吉祥物,并且放大。
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仅需数秒,R1V4-Lite便返回相关结果。值得关注的是,图片中包含多个粉色吉祥物,而R1V4-Lite精准筛选出身边未出现白色吉祥物的目标对象。
随后,我又上传了一张航拍场馆图,非常简短地问R1V4-Lite“这是哪里?”
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从R1V4-Lite的回答汇总可以看到,其可以主动开展图像分析与信息提取,根据不同任务需求灵活调用图像搜索、文字搜索等工具,并结合网页搜索功能,最终输出准确且具备充分依据的答案。


03.
 一边读图一边搜索
R1V4-Lite还能当“淘宝识图”


不仅如此,R1V4-Lite在联网搜索下会自动触发深度研究能力

通过构建推理脚手架,R1V4-Lite能够与外部世界进行搜索、检索、比对等主动交互,进而触发搜索、检索、比对等多种外部资源交互,将搜索结果与视觉推理深度融合,形成“搜索—推理—验证”的闭环。模型由此获得跨模态、跨资源的知识扩展能力。

例如,我发给R1V4-Lite了一张电视剧海报,并提问:这是什么电视剧的海报,主演角色都有谁,什么时候开播,共有几集?
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仅需数秒,R1V4-Lite 便主动完成图像信息识别,随即调取图像搜索工具,精准判定该海报为《唐朝诡事录之西行》相关物料。
后续其进一步调用文字搜索工具,基于从图像中提取的关键信息,从维基百科、百度百科等权威来源检索核实,最终完整回应了提问,整个过程流畅高效、精准可靠。
R1V4-Lite在回答时会主动提供信源链接供用户参考,基于这一优势,其同样可应用于“识图搜索”场景。

我上传了新生代演员王安宇的写真海报,先是提问 “图片中的男生是谁?”,同时要求获取该男生上身外套在淘宝及品牌官网的售卖链接。
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这次任务复杂度更高,R1V4-Lite的回答耗时有所增加,但仍控制在1分钟左右。从结果来看,其不仅能主动调用对应工具推进任务执行,还具备报错后的自主调整能力。在遭遇回归报错时,R1V4-Lite可自行更改搜索路径重新尝试。

即便未能找到用户所需的特定售卖链接,其也会附上相关参考信息,保障回复的实用性。

04.
 一句话帮你规划
R1V4-Lite还是你的“生活管家”


此外,R1V4-planner-lite 还支持真正意义上的“主动式多模态 Agentic 规划”以单张图像为切入点,该系统能够自动搭建可落地的多轮任务链,实现任务拆解、工具匹配、参数设定、执行排序等核心操作。这意味着模型完成了从传统 “看图应答” 到 “看图行事” 的跃迁,首次拥有视觉驱动的行动规划本领在此前提下,R1V4-Planner-Lite 将规划能力拓展至系统层面:模型会整合用户诉求、上下文数据、可用工具及任务关联逻辑,自动生成结构化执行路径,并以高可理解性的形式,明确每一步的工具选用、参数设定及核心目标,为 Agentic 智能筑牢了可控性、透明度与稳定性根基。

本次测试中,我未上传图片,而是直接向R1V4-Planner-Lite下达指令,要求其规划一条途经《唐朝诡事录之西行》取景地的旅行路线。
即便指令中未明确提及具体地名,其仍能精准理解需求,为用户制定出合理的旅行计划并推荐详细行程。
随后,我上传了一份体测报告,要求其据此生成健身计划。结果显示,R1V4-Planner-Lite 准确识别出体测指标中需提升的关键部分,并针对性地制定了完整的健身方案。

05.
结语:昆仑万维用多模态新范式“以小博大”


体验后最大感受是 Skywork R1V4-Lite 特别方便。它虽闭源未公开模型权重,却证明了小模型也能强、快且支持多模态。这一成功离不开工程优化,更核心的是 “图像操作 × 深度推理交织训练” 的多模态新范式,让轻量模型具备统一能力,也说明能力密度比参数规模更关键,小模型能逼近闭源模型表现。当下 AI 实用化需求渐增,昆仑万维通过高频技术发布,持续向产业侧输出新能力,推动多模态 AI 更快融入日常工作与生活。


深圳市赛义德信息技术有限公司



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20余载的实体制造企业,拥有2家全产业链硬件工厂,有深圳硬件研发中心、意大利美国日本联合研发部,基于硬件系统开发的软件研发中心、实施部、运维部已连续5年为“互联网+金融+医疗领域+政务+智能智慧城市”等行业的领军品牌高新企业。
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