InternVL2_5-26B-MPO ist ein großes multimodaler Sprachmodell (MLLM), das auf der Basis von InternVL2.5 durch Mixed Preference Optimization (MPO) weiter optimiert wurde. Das Modell verarbeitet multimodale Daten, einschließlich Bildern und Texten, und findet breite Anwendung in Bereichen wie Bildbeschreibung und visuelle Fragebeantwortung. Seine Bedeutung liegt in der Fähigkeit, textuelle Informationen zu verstehen und zu generieren, die eng mit dem Bildinhalt verknüpft sind, und erweitert damit die Grenzen der multimodalen Künstlichen Intelligenz. Zu den Hintergrundinformationen gehören die herausragende Leistung in multimodalen Aufgaben und die Ergebnisse auf dem OpenCompass Leaderboard. Das Modell bietet Forschern und Entwicklern ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erforschung und Umsetzung des Potenzials multimodaler KI.