这项由腾讯混元团队联合北京航空航天大学和清华大学共同完成的研究发表于2025年1月，论文编号为arXiv:2510.13795v1。研究团队由张毅（北航）、倪博林、陈鑫盛、张恒睿等多位研究者组成，有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

想象一下这样一个场景：你给一个孩子看一张数学题的图片，问他题目答案。普通孩子可能直接说出答案，但聪明的孩子会先仔细观察图片，一步步分析："我先看到这是一个三角形，然后我发现角度是这样的，所以我需要用这个公式..."这种深入思考的过程，正是当前AI视觉模型最缺乏的能力。

目前的AI视觉大模型就像那个只会背答案的学生——它们能识别图片内容，能回答简单问题，但在面对复杂推理任务时却显得力不从心。这不是因为AI不够聪明，而是因为它们缺乏一个关键要素：高质量的"思考示范"数据。

腾讯混元团队发现了这个问题的根源。在AI训练的世界里，数据就像老师的教学材料。如果老师只给学生看标准答案，学生永远学不会深入思考的过程。同样，如果AI只接受简单的问答对训练，它也无法掌握复杂的推理能力。更要命的是，现有的开源数据集充满了各种"脏数据"——就像教科书里满是错别字、图片模糊不清、题目与答案对不上号一样。

为了解决这个问题，研究团队开发了一个名为"Honey-Data-15M"的数据宝库，包含1500万个高质量的图像-问答对。这个数据集的特殊之处在于，它不仅提供正确答案，更重要的是展示了从简单思考到深入分析的完整推理过程。

一、数据清洁的艺术：把脏乱差变成精品

在构建这个数据宝库的过程中，研究团队首先面临的挑战就像是整理一个巨大的图书馆。这个图书馆里有2400万本书（数据样本），但其中很多书页面模糊、内容错误、甚至封面与内容完全不符。

团队设计了一套精巧的清洁流程，就像有经验的图书管理员一样工作。他们首先去除了重复的书籍——如果两本书的图片和问题完全相同，就只保留一本。然后，他们开发了智能检测系统，能够自动识别各种问题：图片太小看不清楚的、长宽比例奇怪的、文字内容重复啰嗦的，以及最重要的——图片与问题完全不匹配的。

例如，系统会自动过滤掉这样的无效数据：图片显示的是一个人拿着购物袋坐电梯，但问题却问"这个自然风景中有什么元素让人感到宁静？"显然，这样的数据对AI训练不仅无用，反而有害。

通过这套清洁流程，研究团队从原始的2400万个样本中筛选出真正有价值的数据，为后续的推理能力提升奠定了坚实基础。

二、双层思考链：让AI学会从浅思到深思

数据清洁只是第一步，真正的创新在于研究团队设计的"双层思考链"策略。这就像培养一个学生的思维能力，需要循序渐进。

对于中等难度的问题，团队让AI学习"短链条思考"。比如看到一张图片问"这幅画的主要颜色是什么？"AI会先观察画面整体，然后分析不同区域的色彩分布，最后得出结论："这幅画以蓝色为主色调，天空占据了大部分画面，海洋也呈现深蓝色。"

而对于复杂问题，AI则需要学习"长链条思考"。面对一道几何题，AI会像优秀学生一样详细分析："首先，我观察到这是一个直角三角形，直角在C点。接下来，我看到CD是从C点到AB边的高，这意味着CD垂直于AB。然后，我注意到CE是到AB边的中位线，根据直角三角形的性质，中位线长度是斜边的一半..."

这种双层策略的巧妙之处在于，它会自动判断问题的复杂程度。如果一个问题用短链条思考无法得到正确答案，系统会自动将其转入长链条处理流程，让更强大的AI模型进行深度分析。

三、HoneyPipe：智能数据加工生产线

为了系统化地处理这些数据，研究团队开发了名为"HoneyPipe"的自动化处理管道。这就像一条高度智能化的生产线，原材料从一端进入，经过多道工序后，从另一端输出高质量的成品。

这条生产线包含四个主要工作站。第一站是数据聚合和去重，负责收集和整理原始材料。第二站是噪声过滤，使用智能检测系统识别和清除有问题的数据。第三站是短链条思考增强，为大部分数据添加基础的推理过程。第四站是长链条思考深化，专门处理最具挑战性的复杂问题。

每个工作站都有严格的质量控制。比如在思考链生成后，系统会进行"保真度验证"——检查新生成的详细推理过程是否与原始答案一致。如果一个数学题的原答案是"18"，但新的推理过程得出"12"，系统会自动标记这个不一致，要么修正要么剔除。

这种工业化的处理方式不仅保证了数据质量，更重要的是可以持续改进和扩展。其他研究团队也可以使用这套系统来处理自己的数据，而不用从零开始。

四、Bee-8B模型：数据质量的最佳验证者

为了验证Honey-Data-15M的效果，研究团队开发了一个名为"Bee-8B"的AI模型。这个模型就像一个接受了优质教育的学生，用来检验这套数据教学方法是否真正有效。

Bee-8B的训练过程分为五个阶段，就像学生的成长历程。第一阶段是"启蒙教育"，只训练最基础的视觉-语言连接能力。第二阶段是"基础教育"，学习大量的图像-文本对应关系。第三阶段是"专业教育"，使用完整的Honey-Data-15M进行深度训练。第四阶段是"精英教育"，使用精选的100万高质量样本进行进一步优化。最后一个阶段是"品格塑造"，通过强化学习消除一些不良的表达习惯。

训练完成后的Bee-8B展现出了令人惊喜的能力。在各种测试中，它不仅超越了其他所有完全开源的AI模型，甚至在某些任务上能与一些商业化的半开放模型相提并论。

五、卓越表现：数字背后的真实能力

Bee-8B在各种实际测试中的表现证明了高质量数据的价值。在处理一般视觉问答任务时，模型表现稳定可靠。例如，在MMMU专业知识测试中得分66.8，在MMStar综合评估中达到71.4分。

更令人印象深刻的是它在复杂推理任务上的突破。在数学推理测试MathVerse中，Bee-8B获得了67.0的高分，比强劲对手InternVL3.5-8B高出5.5个百分点。在逻辑推理测试LogicVista中也取得61.3分的优异成绩，领先第二名4个百分点。

这些数字背后反映的是AI模型真实的思维能力提升。比如面对一道几何题"在直角三角形ABC中，如果AD=2，CE=5，求CD的长度"，Bee-8B能够像优秀学生一样，先分析三角形的性质，再运用中线定理，最后通过勾股定理计算出准确答案。整个过程思路清晰，步骤完整。

在图表分析任务中，Bee-8B也展现了出色的理解能力。给它一个显示不同算法在数据集上准确率的柱状图，它能准确识别每个算法的表现，计算总和，并得出正确结论。

六、开放共享：让所有人都能受益

这项研究最有价值的地方不仅在于取得了优异成绩，更在于研究团队的开放态度。他们将Honey-Data-15M数据集、HoneyPipe处理管道、完整的训练代码，以及Bee-8B模型的权重全部公开发布。

这种做法就像把珍贵的教学经验和优质教材免费分享给全世界的教师一样。其他研究团队可以直接使用这些资源，也可以在此基础上进行改进和扩展。这种开放共享的精神，有助于整个AI社区的共同进步。

研究团队特别强调，他们的目标不是创造一个独占性的优势，而是证明通过专注于数据质量，完全开源的AI模型也能达到与商业产品相媲美的水平。这为那些依赖开源技术的研究机构和小公司提供了新的希望。

七、深入验证：数据质量的量化证明

为了科学地证明数据质量的重要性，研究团队进行了详细的对比实验。他们准备了三个版本的数据集：原始未处理版本（120万样本）、仅清洁但未增强版本（96万样本），以及完整处理版本（96万样本）。

实验结果清晰地展示了每个处理步骤的价值。仅仅是数据清洁和筛选，就带来了显著的性能提升。而添加了思考链推理过程后，模型在复杂推理任务上的表现更是大幅跃升。

特别值得注意的是，在数学推理和图表分析等需要深度思考的任务中，完整处理版本的优势最为明显。这直接验证了研究团队的核心假设：AI模型需要学习的不仅是答案，更重要的是到达答案的思维过程。

研究团队还验证了他们精心筛选的100万样本子集的价值。即使只用这个相对较小的高质量数据集进行训练，得到的模型在将近一半的测试项目中都超过了原始的大规模商业模型。这进一步证明了"质量胜过数量"的重要性。

八、实际应用展示：看得见摸得着的智能

为了让人们更直观地理解Bee-8B的能力，研究团队展示了许多实际应用案例。在面对一张复杂的街道照片时，Bee-8B不仅能识别出人群聚集，还能分析出这是一个有组织的公共活动，推测可能是游行或节庆活动，并注意到交通管制措施的存在。

在处理学术图表时，模型能够准确解读数据关系。面对一个显示不同算法性能的柱状图，它会系统性地分析每个算法在不同数据集上的表现，计算总体得分，并得出哪个算法整体表现最佳的结论。

最令人印象深刻的是它在数学问题上的表现。给定一个几何问题，Bee-8B会像经验丰富的数学老师一样，先识别图形特征，然后运用相关定理，逐步推导出答案。整个过程不仅结果正确，推理过程也清晰易懂。

这些例子表明，Bee-8B已经具备了接近人类专家水平的视觉理解和推理能力，而这正是高质量训练数据带来的直接效果。

说到底，这项研究最大的启发是证明了一个简单而深刻的道理：在AI发展中，数据的质量往往比数量更重要。腾讯混元团队通过精心设计的数据处理流程和开放共享的研究态度，不仅创造了一个性能卓越的AI模型，更为整个开源AI社区提供了一条可行的发展路径。

这项工作表明，即使没有海量的专有数据，通过专注于数据质量和智能化的处理方法，开源模型也能达到商业级别的性能水平。对于那些希望在AI领域有所作为但资源有限的团队来说，这无疑是一个令人鼓舞的消息。

研究团队的开放态度更是值得称赞。通过完全公开数据集、处理工具和训练方法，他们让这项突破能够惠及更多的研究者和开发者。这种做法不仅推动了技术进步，也体现了科研应有的开放精神。

最终，Honey-Data-15M和Bee-8B的成功，为我们展示了AI发展的一个新方向：通过精细化的数据工程和开放合作，我们可以让AI变得更加智能、更加可靠，同时也更加平易近人。

Q&A

Q1：Honey-Data-15M数据集有什么特殊之处？

A：Honey-Data-15M是腾讯混元团队开发的包含1500万个高质量图像-问答对的数据集。它的特殊之处在于不仅提供答案，更重要的是包含了从简单到复杂的完整推理过程，就像优秀老师不只给答案，还会详细解释解题思路一样。

Q2：双层思考链策略是怎么工作的？

A：双层思考链就像培养学生思维能力的循序渐进过程。对中等难度问题，AI学习短链条思考进行基础分析；对复杂问题，AI学习长链条思考进行深度推理。系统会自动判断问题复杂度，如果短链条无法解决就转入长链条处理。

Q3：普通研究者能使用这些资源吗？

A：完全可以。研究团队将Honey-Data-15M数据集、HoneyPipe处理工具、训练代码和Bee-8B模型权重全部开源发布。其他研究团队可以直接使用这些资源，也可以基于此进行改进，这种开放共享有助于整个AI社区共同进步。