Step3-VL-10B 的成功归功于其两大核心设计：高质量的多模态预训练和大规模多模态强化学习。该模型在 1.2 万亿个 token 的海量数据集上进行训练，并经历了超过 1,400 次的强化学习迭代，使其能够对各种任务和领域形成深刻的理解。这使其在包括 MMMU、MathVision 和 MMBench 在内的基准测试中表现出色。
Step3-VL-10B 具有广泛的应用，包括但不限于 STEM 推理、识别、OCR、GUI 绑定、空间理解和代码生成。该模型的架构由视觉编码器、解码器和投影仪组成，它们协同工作以处理并生成高质量的输出。该模型从多源聚合证据的能力进一步增强了其性能，使其成为各种任务和应用的强大工具。
