影视圈从不缺少话题，但阿里国际近期推出的多模态大模型 Ovis2.5，却在内容创作领域掀起了一波新浪潮。这款模型不仅完全开源，还在技术性能上实现了显著突破，正悄然改变影视制作、视觉分析乃至内容分发的底层逻辑。作为 Ovis 系列的最新版本，Ovis2.5 凭借其原生分辨率视觉感知和深度推理能力的提升，迅速成为行业焦点。
此次发布的 Ovis2.5 推出两个版本，精准适配不同应用场景。其中，Ovis2.5-9B 在 OpenCompass 评测中斩获 78.3 的高分，不仅在 40B 参数以下的开源模型中排名第一，甚至超越了一些更大规模的竞品，展现出卓越的综合能力。另一款轻量级模型 Ovis2.5-2B 则获得 73.9 分，延续了“小身材、大能量”的设计理念，特别适合移动端或算力有限的设备，可高效支持影视后期、实时字幕生成等边缘计算场景。
从架构上看，Ovis2.5 并非简单迭代，而是一次系统性革新。其核心仍由三大模块组成：支持动态分辨率的视觉特征提取系统，可精准解析不同画质的素材；创新的视觉词表模块，实现图像与文本的结构化对齐；以及基于 Qwen3 构建的语言理解引擎，大幅提升语义解析与叙事能力。这一组合让模型不仅能“看懂”画面，更能“理解”情节与情感。
训练策略方面，Ovis2.5 采用了更精细的五阶段流程，涵盖视觉预训练、多模态融合和指令微调等环节。值得一提的是，通过引入 DPO 和 GRPO 等先进算法，模型在人类偏好对齐和逻辑推理方面表现更出色。官方称整体训练效率提升了 3 至 4 倍，大幅缩短数据到模型的周期，为影视内容的快速生成与迭代提供有力支持。
数据层面，Ovis2.5 的训练集比前代扩充了50%，尤其加强了对视觉推理、图表解析、OCR 识别和视觉定位（Grounding）等关键能力的训练。值得注意的是，团队还合成了大量与 Qwen3 深度协同的“思考型”数据，使模型具备更强的反思和推演能力，可在复杂影视场景中识别隐含信息，甚至辅助剧本逻辑校验。
目前，Ovis2.5 的全部代码和模型权重已在 GitHub 和 Hugging Face 平台开放，创作者和开发者可自由下载使用，探索其在影视分析、智能剪辑、跨模态检索等领域的应用潜力。
代码：https://github.com/AIDC-AI/Ovis
模型：https://huggingface.co/AIDC-AI/
划重点：
🌟 Ovis2.5-9B 在 OpenCompass 中得分78.3，领跑同规模开源模型。
🔧 双版本设计，兼顾高性能与轻量化部署需求。
📊 架构、训练、数据三重升级，强化视觉理解与推理能力。
