8月7日消息，小红书hi lab（人文智能实验室）开源了其首款多模态大模型dots.vlm1，这一模型基于DeepSeek V3打造，并配备了由小红书自研的12亿参数视觉编码器NaViT，具备多模态理解与推理能力。这一模型可以看懂复杂的图文图表，理解表情包背后的含义，分析两款产品的配料表差异，还能判断博物馆中文物、画作的名称和背景信息。RU7即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

图源：Hugging FaceRU7即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

hi lab称，在主要的视觉评测集上，dots.vlm1的整体表现已接近当前领先模型，如Gemini 2.5 Pro与Seed-VL1.5 thinking，尤其在MMMU、MathVision、OCR Reasoning等多个基准测试中显示出较强的图文理解与推理能力。在典型的文本推理任务（如AIME、GPQA、LiveCodeBench）上，dots.vlm1的表现大致相当于DeepSeek-R1-0528，在数学和代码能力上已具备一定的通用性，但在GPQA等更多样的推理任务上仍存在差距。RU7即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

总体来看，dots.vlm1在视觉多模态能力方面已接近SOTA（最佳性能）水平，在文本推理方面达到了主流模型的性能。但hi lab也强调，dots.vlm1在部分细分任务上仍与最优结果存在一定距离，需要在架构设计与训练数据上进一步优化。目前，dots.vlm1已上传至开源托管平台Hugging Face，用户还可以在Hugging Face上的体验链接中免费使用这一模型。RU7即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

今年6月6日，小红书开源了其首款大语言模型，并在之后开源了用于OCR的专用模型，以及视觉、奖励模型等前沿方向的研究成果。RU7即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com