AI在线注意到，POINTS1.5 仍然沿用了 POINTS1.0 中使用的经典的 LLaVA 架构，由一个 vision encoder，一个 projector 和一个大语言模型组成。
据官方介绍，这一代 POINTS 模型，不仅兼顾了 POINTS1.0 中所坚持的效率优先的思想，同时极大了增强了模型的性能。
腾讯表示，POINTS1.5-7B 位居全球 10B 以下开源模型的榜首，超越诸如 Qwen2-VL, InternVL2 和 MiniCPM-V-2.5 等业界领先的模型。
实际应用方面，POINTS1.5 在复杂场景的 OCR，推理能力，关键信息提取，Latex 公式提取，数学，图片翻译，物体识别等几个方面中都有不错的表现。
参考资料：
Paper: https://huggingface.co/papers/2412.08443
Github: https://github.com/WePOINTS/WePOINTS
HuggingFace: https://huggingface.co/WePOINTS/POINTS-1-5-Qwen-2-5-7B-Chat
