蚂蚁开源多模态推理模型M2-Reasoning：统一通用与空间推理，多项基准测试结果领先

主要观点总结

文章介绍了蚂蚁集团的inclusionAI团队开源的M2-Reasoning-7B多模态大模型，该模型旨在统一通用推理和空间推理。文章详细阐述了模型的设计背景、挑战、两大核心创新点（高质量数据构建流水线和动态训练策略）、在多个基准测试上的卓越表现以及模型的局限性和未来工作重点。

关键观点总结

关键观点1: M2-Reasoning-7B的设计背景

随着多模态大模型的推理能力不断提升，其在面对现实世界的复杂动态空间交互时仍面临挑战。模型需要理解物体间的相对位置、运动方向和空间变化等关键信息，这是模型走向物理世界的关键一环。

关键观点2: M2-Reasoning-7B的核心创新点

M2-Reasoning-7B模型具有两大核心创新点：一套高质量的数据构建流水线和一种精细化的动态训练策略。数据流水线包括多阶段数据合成与管理，生成了294.2K高质量样本，涵盖通用和空间推理数据。动态训练策略则通过冷启动SFT和动态多任务RLVR训练，结合课程学习和动态调整样本权重、KL惩罚系数等方法，使模型高效学习。

关键观点3: M2-Reasoning-7B的性能表现

M2-Reasoning-7B在多个主流数学和逻辑推理基准上取得高分，超越了一些同量级强手。尤其在空间推理领域，该模型在基于图像和视频的基准上取得最高分，充分证明了其在动态场景下的强大空间想象与分析能力。

关键观点4: M2-Reasoning-7B的局限性和未来工作重点

虽然M2-Reasoning-7B取得了显著的成果，但模型仍存在一些局限性，如推理链条相对较短、偶尔出现重复性输出和视觉感知错误等。研究团队表示，这些将是他们未来的工作重点。

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