借助創新的視覺分辨率路由(ViR)與解耦部署框架(DvD)，38B模型在896分辨率下的響應速度大幅提升，單次推理延遲由369ms縮短至91ms(提升約4倍)。與此同時，輕量化的InternVL3.5-Flash在將視覺序列長度減少50%的情況下，仍能保持接近100%的性能水平。
InternVL3.5還加強了GUI智能體、具身智能體、SVG圖形理解與生成等智能體核心能力，在ScreenSpot GUI定位(92.9分)、VSI-Bench空間推理(69.5分)、SGP-Bench矢量圖理解(70.6分)等任務中超越主流開源模型。
InternVL3.5提供10億至2410億參數共九種尺寸模型，覆蓋不同資源需求場景，包含稠密模型和專家混合模型(MoE)，是首個支持GPT-OSS語言模型基座的開源多模態大模型。官方提供了使用`transformers`運行`InternVL3.5-8B`的示例代碼，模型最多可以部署在單張A100GPU上，而38B模型需要2張A100GPU，235B模型則需要8張A100GPU。
ms-swift已經支持對InternVL3.5系列模型進行訓練。ms-swift是魔搭社區官方提供的大模型與多模態大模型訓練部署框架。用戶可以將數據準備成特定格式進行自定義數據集微調。訓練完成后，可以使用相應命令進行推理，并將模型推送到ModelScope。
InternVL3.5的發布標志著多模態大模型技術的又一重要進展，為研究人員和開發者提供了強大的工具，推動了多模態人工智能的發展。
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海藝AI的模型系統在國際市場上廣受好評，目前站內累計模型數超過80萬個，涵蓋寫實、二次元、插畫、設計、攝影、風格化圖像等多類型應用場景，基本覆蓋所有主流創作風格。
IDC今日發布的《全球智能家居清潔機器人設備市場季度跟蹤報告，2025年第二季度》顯示，上半年全球智能家居清潔機器人市場出貨1,2萬臺，同比增長33%，顯示出品類強勁的市場需求。
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