AlphaMaze es un proyecto centrado en mejorar la capacidad de razonamiento visual de los modelos lingüísticos grandes (LLM). Entrena a los modelos mediante tareas de laberintos descritas en texto, lo que les permite comprender y planificar estructuras espaciales. Este método no solo evita el complejo procesamiento de imágenes, sino que también evalúa directamente la comprensión espacial del modelo a través de descripciones de texto. Su principal ventaja es que revela cómo el modelo razona problemas espaciales, no solo si puede resolverlos. El modelo se basa en un framework de código abierto y tiene como objetivo impulsar la investigación y el desarrollo de modelos lingüísticos en el campo del razonamiento visual.