inclusionAI/ZwZ2 27B/9B/4B（Qwen 微调模型）

Reddit r/LocalLLaMA 模型
vision-language-model fine-tuning reinforcement-learning multimodal visual-reasoning open-weights qwen

摘要

inclusionAI 发布了 ZwZ2 系列（27B/9B/4B），基于 Qwen3.6 微调的视觉语言模型，通过 EvidenceConnect 构建的多区域验证数据与 GRPO 训练，在六大领域 25 个基准上均超越基座模型，总体准确率从 55.52 提升至 60.51（+4.99）。

✨ 模型概述 ZwZ2-27B 是 Zooming-without-Zooming-v2（ZwZ2）中基于 Qwen3.6-27B 的模型。它通过比较、聚合、匹配和多步推理，学习关联不同区域的视觉证据。训练使用完整图像；推理无需缩放工具。在涵盖六个领域的 25 项基准测试中，它在每项测试上的表现均优于基础模型，总体准确率从 55.52 提升至 60.51（提高 4.99 个百分点）。提升范围涵盖细粒度感知、空间推理、长上下文理解、多模态智能体以及通用视觉推理。⚙️ 方法与数据 EvidenceConnect 基于 SA-1B 图像构建经过验证的多区域问题：将 3–7 个相关区域分为一组，并利用仅供数据构建使用的放大视图生成问题。通过跨模型一致性检验和逐一移除区域的测试来核验答案。将经过验证的问题转换为四选一任务，并使用 GRPO 进行训练，无需额外的监督微调阶段。三种模型规模均使用约 2 万条训练样本。策略模型接收的是带有彩色区域轮廓的完整图像；特权裁剪视图布局仅用于数据构建。数据模式和合成流程请参见 ZwZ2-RL-VQA。https://preview.redd.it/eup6n3gb9lyh1.png?width=2400&format=png&auto=webp&s=36e2f6775935370613342691e080e7e7a54e7702 https://preview.redd.it/amts18kd9lyh1.png?width=2088&format=png&auto=webp&s=9f7e3028a21265b9b79fc429dbce75d86bf59b13 https://huggingface.co/inclusionAI/ZwZ2-27B-GGUF https://huggingface.co/inclusionAI/ZwZ2-9B-GGUF https://huggingface.co/inclusionAI/ZwZ2-4B-GGUF
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