Codev GGUF视觉语言模型（基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct微调）

Codev GGUF是一款基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct微调而成的70亿参数视觉语言模型，通过“监督微调（SFT）+ 基于工具感知策略优化（TAPO）的强化学习（RL）”两阶段精准训练，核心目标是实现可靠、可解释的视觉推理。该模型创新地将视觉工具转化为可执行的Python代码，结合阶梯式奖励机制，确保工具调用与问题需求、证据信息高度一致，从根本上解决了传统视觉语言模型“高准确率但工具调用无关”的核心痛点，兼顾推理精度与可靠性。

Codev GGUF模型核心特点：

1、两阶段科学训练，兼顾启动与优化：

采用分阶段训练策略，先通过SFT（监督微调）完成冷启动，生成高质量、规范化的工具调用轨迹，奠定推理基础；再通过TAPO强化学习优化工具使用策略，进一步提升模型推理性能与结果忠实度，确保每一步工具调用都贴合任务需求。

2、TAPO工具感知优化，杜绝奖励作弊：

创新性采用工具感知策略优化技术，将各类视觉工具（如OCR、目标检测等）统一表示为可执行的Python代码，同时根据工具输出结果与问题需求的一致性，提供逐步奖励反馈，有效规避奖励作弊行为，保障推理过程透明、可靠、可追溯。

3、可靠推理，解决行业痛点：

通过显式监督中间行为（即工具调用环节），打破传统视觉语言模型“只看结果、不控过程”的局限，彻底解决了“准确率高但工具调用无关”的行业难题，让视觉推理不仅精准，更具备强可解释性。

4、多量化格式，适配轻量化部署：

提供BF16、F16、Q8_0等多种量化版本，同时配套对应的视觉投影器（mmproj），大幅降低模型对硬件资源的需求，便于在消费级CPU、低显存GPU等设备上高效部署与快速推理，降低落地门槛。

Codev GGUF模型核心能力：

1、图像内容理解与描述：

精准识别图像中的物体、场景、文字、逻辑关系等核心信息，生成连贯、详细的图像描述；

2、视觉问答（VQA）：

响应用户针对图像的各类提问，结合视觉信息与自身知识库，输出准确、有条理的解答；

3、视觉工具调用：

可自动调用OCR、目标检测等各类视觉工具，并用Python代码呈现调用过程，支持工具执行结果的二次推理；

4、多模态推理：

融合图像视觉信息与文本上下文，完成复杂的跨模态逻辑推理，适配图表分析、场景解读等多场景；

5、视觉数学问题求解：

结合图像中的视觉元素（如图表、公式、数值），完成数学计算、逻辑推导等任务；

6、可执行代码生成：

针对视觉任务需求，自动生成可执行的Python工具调用代码，实现工具调用的标准化与自动化。

Codev GGUF典型使用案例：

一、视觉搜索与信息提取场景：

文档图像信息查询：用户上传包含文字、图像、表格等元素的文档图片（如扫描件、截图、PDF图片版），模型可自动调用OCR工具提取文档中的文字信息，结合图像内容进行综合分析，精准回答用户关于文档内容的各类问题（如提取关键数据、解读表格含义、查找特定信息）。在视觉搜索基准测试中，该模型表现优于SFT基线6-8分，具备极强的实用价值。

二、多模态推理与问题解答场景：

图表分析与数学解题：输入包含图表（折线图、柱状图、饼图等）、数学公式、数值标注的图片，模型可精准理解图像中的视觉元素（如坐标轴含义、数值关系、公式逻辑），结合数学知识与多模态推理能力，完成逻辑分析、数值计算、结论总结等任务，在多模态推理与数学相关基准任务中表现优异，可适配教育、办公、科研等场景。

三、智能体与自动化工具调用场景：

基于图像的自动化操作：针对图像内容（如软件界面截图、设备操作界面、场景照片等），模型可自动分析任务需求，生成并调用对应的Python工具代码，完成特定自动化操作（如界面元素识别、操作步骤生成、信息自动录入等）。经测试，该场景下模型的忠实工具使用率得到显著提升，大幅提升自动化操作的可靠性与效率。

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