, Qwen3-VL и даже рядом с Gemini 2.5 Pro/Seed). Что заявляют по цифрам (SeRe / PaCoRe): ✅ MMMU: 78.11 → 80.11 ✅ MathVista: 83.97 → 85.50 ✅ MathVision: 70.81 → 75.95 ✅ MMBench (EN): 92.05 → 92.38 ✅ OCRBench: 86.75 → 89.00 ✅ AIME 2025: 87.66 → 94.43 Главная фишка тут в режиме параллельного рассуждения: модель не “думает” одним единственным ходом, а гоняет несколько вариантов рассуждения параллельно, вытаскивает из них подтверждения и уже потом собирает финальный ответ. За счёт этого она стабильнее в задачах, где обычно всё рассыпается: математика по картинке, OCR, понимание экранов и интерфейсов, длинные многошаговые вопросы. Плюс заявлен длинный контекст (до 128K), чтобы не задыхаться на больших промптах. Ссылки: HF Base: https://huggingface.co/stepfun-ai/Step3-VL-10B-Base ModelScope Base: https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B-Base #AI #VLM #Multimodal #OpenSource #StepFun #Step3VL #OCR #Reasoning #Agents
StepFun выкатили Step3-VL-10B: открытая мультимодалка на 10B, которая по бенчам лезет в драку с моделями в 10–20× крупнее (GLM-4.6V
20 января20 янв
~1 мин