InternVL3.5 使用笔记
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切换模型：
旗舰级性能表现
InternVL3.5-241B 使用笔记
除了在线测试，该模型也以开源形式提供，你可以通过以下方式使用或部署：
| 资源类型 | 链接地址 | 说明 |
|---|---|---|
| 官方在线体验 | chat.intern-ai.org.cn | 官方提供的聊天界面，可直接测试模型效果 |
| Hugging Face 模型库 | OpenGVLab/InternVL3_5-241B-A28B | 下载模型权重，适合开发者进行本地部署和推理 |
| GitHub 代码仓库 | github.com/OpenGVLab/InternVL | 获取模型的使用代码、微调脚本和详细文档 |
| ModelScope 魔搭社区 | modelscope.cn/.../InternVL3_5-241B-A28B-HF | 国内镜像，下载和加载模型更方便 |
根据官方公告，InternVL3.5 系列模型在通用多模态能力、推理能力以及效率方面相比前代均有显著提升，旗舰版 InternVL3.5-241B-A28B 在多个基准测试中表现优异。如果你想快速体验其多模态理解和推理能力，直接访问在线聊天网站是最便捷的方式。
模型：
OpenGVLab/InternVL3_5-241B-A28B
切换模型：
切换模型要新建对话。
旗舰级性能表现
InternVL3.5-241B-A28B的性能可与顶尖商业模型比肩，甚至在某些领域实现了超越。
| 能力维度 | 关键基准 | 得分及对比 | 意义 |
|---|---|---|---|
| 多学科推理 | MMMU | 77.7分 | 开源模型最高分，超越GPT-5（75.7分） |
| 通用多模态感知 | MMStar / OCRBench | 77.9分 / 90.7分 | 通用感知能力超越GPT-5（80.7分） |
| 综合推理能力 | 综合推理基准 | 66.9分 | 超越Claude-3.7-Sonnet（53.9分），数学、逻辑推理突出 |
| 纯文本推理 | AIME25 / MMLU-Pro | 75.6分 / 81.3分 | 文本能力领跑主流开源多模态模型 |
| GUI智能体 | ScreenSpot-v2 | 92.9分 | 超越同类模型，支持跨平台自动化操作 |
| 具身空间推理 | VSI-Bench | 69.5分 | 超过Gemini-2.5-Pro，具备物理空间关系理解能力 |
| 矢量图形处理 | SGP-Bench | 70.7分 | 刷新开源纪录，在图形生成任务上优于GPT-4o |
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InternVL3.5-241B-A28B