本文共同第一作者為北京郵電大學(xué)博士生喬潤(rùn)祺與碩士生譚秋納，主要研究方向?yàn)槎嗄B(tài)推理，其共同完成的工作主要有We-MathWe-Math 2.0，并曾在 CVPR、ACL、ICLR、AAAI、ACM MM 等多個(gè)頂會(huì)中有論文發(fā)表。本文的通訊作者為博士生導(dǎo)師張洪剛與微信視覺(jué)技術(shù)中心李琛。

在人類解決復(fù)雜視覺(jué)問(wèn)題的過(guò)程中，視覺(jué)交互往往是重要的認(rèn)知工具。例如在幾何解題中，通過(guò)添加輔助線來(lái)顯式建?？臻g關(guān)系；在常識(shí)推理中，也可以通過(guò)添加標(biāo)注來(lái)進(jìn)一步梳理和驗(yàn)證推理過(guò)程。

圍繞這一問(wèn)題，早期研究（如 LLaVA-Plus、Visual Sketchpad）開(kāi)始探索在推理過(guò)程中引入視覺(jué)操作，以增強(qiáng)模型與圖像之間的交互。隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法被引入視覺(jué)推理訓(xùn)練，模型在復(fù)雜視覺(jué)場(chǎng)景中的表現(xiàn)得到顯著提升。

進(jìn)一步，o3、DeepEyes、Thyme 等工作表明，模型可以在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的引導(dǎo)下自主生成代碼，通過(guò)放大、裁剪、旋轉(zhuǎn)等操作與圖像進(jìn)行交互，以此實(shí)現(xiàn)基于圖像思考的推理范式。

在上述進(jìn)展的基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步思考：模型是否能夠像人一樣，在推理過(guò)程中實(shí)現(xiàn)「邊畫(huà)邊思考」的視覺(jué)推理范式？為此，我們從數(shù)據(jù)、訓(xùn)練范式與評(píng)測(cè)體系等多個(gè)方面，對(duì)視覺(jué)交互推理進(jìn)行了系統(tǒng)性探索：

• 我們提出V-Thinker，一個(gè)面向視覺(jué)交互推理的多模態(tài)推理框架。通過(guò)冷啟動(dòng)監(jiān)督微調(diào)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的訓(xùn)練，使模型能夠在推理過(guò)程中自主生成代碼并與圖像交互，從而實(shí)現(xiàn)「邊畫(huà)邊思考」的視覺(jué)推理方式。
• 在數(shù)據(jù)層面，我們提出Data Evolution Flywheel（數(shù)據(jù)演化飛輪），能夠在多樣性、質(zhì)量與難度三個(gè)維度上自動(dòng)合成、演化并校驗(yàn)視覺(jué)交互推理數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步構(gòu)建開(kāi)源了數(shù)據(jù)集V-Interaction-400K，為視覺(jué)交互推理和圖像到代碼轉(zhuǎn)換等任務(wù)提供了基礎(chǔ)支撐。
• 在訓(xùn)練層面，我們?cè)O(shè)計(jì)了一套漸進(jìn)式視覺(jué)訓(xùn)練范式，通過(guò)構(gòu)建V-Perception-40K首先提升模型的視覺(jué)感知能力，再通過(guò)結(jié)合監(jiān)督微調(diào)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的兩階段訓(xùn)練，使模型掌握基于視覺(jué)交互的推理能力。
• 在評(píng)測(cè)方面，我們構(gòu)建了VTBench，一個(gè)面向視覺(jué)交互推理場(chǎng)景的專家標(biāo)注基準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，V-Thinker 在交互式推理與通用推理任務(wù)上均有提升。

• 論文標(biāo)題：V-Thinker: Interactive Thinking with Images
• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.04460
• 代碼倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/We-Math/V-Thinker
• 數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/datasets/We-Math/V-Interaction-400K

目前不僅在 X 上收獲了一定的關(guān)注度，并在首月數(shù)據(jù)下載次數(shù)突破 10K+。

數(shù)據(jù)飛輪：

數(shù)據(jù)合成范式的新思考

為了實(shí)現(xiàn)「邊畫(huà)邊思考」的視覺(jué)推理范式，一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于如何構(gòu)建支持模型通過(guò)代碼讀取并編輯圖像的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

我們解決這一挑戰(zhàn)的核心思想在于：「讓模型充當(dāng)造題者，而非解題者」。而這源自于一次偶然間的嘗試：

如上圖所示，我們嘗試將 We-Math 2.0（先前工作）的知識(shí)點(diǎn)輸入至 GPT-5，引導(dǎo) GPT-5 生成依賴視覺(jué)交互的推理問(wèn)題（包含原圖代碼、問(wèn)題、解題過(guò)程、視覺(jué)交互代碼等），驚喜地發(fā)現(xiàn)其所生成的代碼通過(guò)編譯能夠渲染出結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義一致的高質(zhì)量圖像，并與推理過(guò)程保持良好一致性。

基于這一發(fā)現(xiàn)，我們有了一個(gè)大膽的想法：只要能讓知識(shí)點(diǎn)體系足夠泛化，那就可以自動(dòng)地構(gòu)造大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)。正如本文提出的數(shù)據(jù)飛輪機(jī)制所示，只要能找到對(duì)知識(shí)點(diǎn)產(chǎn)生增量的有效信號(hào)，數(shù)據(jù)的多樣性便可以在迭代過(guò)程中不斷擴(kuò)展。

因此，如上圖（左）所示，我們首先構(gòu)造了一個(gè)知識(shí)點(diǎn)集和工具集合，讓模型根據(jù)指定知識(shí)點(diǎn)生成題目，并要求模型給出這個(gè)題目所需的工具。再根據(jù)這些工具，生成新的題目召回新的知識(shí)點(diǎn)，以此循環(huán)迭代。我們發(fā)現(xiàn)通過(guò) We-Math 2.0 的知識(shí)點(diǎn)和手動(dòng)構(gòu)造的工具庫(kù)做初始，最終通過(guò)層次聚類，可以召回出 2W+ 的新知識(shí)點(diǎn)，覆蓋 25 個(gè)領(lǐng)域（數(shù)學(xué)、物理、音樂(lè)等）。

進(jìn)一步，我們構(gòu)建了 Checker，分別對(duì)問(wèn)題與答案、原始圖像、視覺(jué)操作后的圖像進(jìn)行一致性校驗(yàn)。對(duì)于在各個(gè)維度上均通過(guò)校驗(yàn)的樣本，為了進(jìn)一步提升問(wèn)題難度并增加視覺(jué)交互的輪次，我們引入一個(gè)拓展器。其基于「推理過(guò)程本質(zhì)上由問(wèn)題所引導(dǎo)」的思想，通過(guò)重構(gòu)問(wèn)題，使原始問(wèn)題的答案作為新的條件，引入額外的視覺(jué)交互步驟，從而生成新的問(wèn)題與對(duì)應(yīng)答案。

此外，對(duì)于原始圖像與視覺(jué)操作后圖像均保持正確，但問(wèn)題與答案一致性存在偏差的樣本，我們對(duì)其進(jìn)行篩選，并同樣通過(guò)問(wèn)題重構(gòu)的方式，引導(dǎo)視覺(jué)操作后的圖像在推理過(guò)程中以正確的形式出現(xiàn)在 CoT 中。

通過(guò)上述過(guò)程的持續(xù)迭代，我們最終構(gòu)建了大規(guī)模交互推理數(shù)據(jù)集 V-Interaction-400K。

漸進(jìn)式訓(xùn)練：

從感知對(duì)齊到交互推理

為解決現(xiàn)有多模態(tài)模型在細(xì)粒度感知定位能力上的不足，并逐步實(shí)現(xiàn)「邊畫(huà)邊思考」的視覺(jué)推理能力，我們?cè)O(shè)計(jì)了一套漸進(jìn)式訓(xùn)練體系。

第一階段（感知能力）：我們先對(duì)模型的視覺(jué)感知能力進(jìn)行提升。如下圖所示，我們依托數(shù)據(jù)飛輪中讓模型充當(dāng)造題者的核心思想，在感知空間中通過(guò)視覺(jué)元素關(guān)系、元素?cái)?shù)量及知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行建模，并設(shè)計(jì)不同層級(jí)的問(wèn)題進(jìn)行自動(dòng)合成感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建感知數(shù)據(jù)集 V-Perception-40K，以此訓(xùn)練模型的細(xì)粒度定位能力。

第二階段（交互推理能力）：我們采用「SFT + GRPO」的訓(xùn)練策略，使模型逐步具備穩(wěn)定的視覺(jué)交互推理能力。

• 冷啟動(dòng)：通過(guò) V-Interaction-400K 實(shí)現(xiàn)初步對(duì)齊。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）：我們首先從 V-Interaction-400K 中采樣了 3k 條數(shù)據(jù)（模型在輸入原圖的情況下作答錯(cuò)誤，但在輸入視覺(jué)編輯后的圖片作答正確），并從 We-Math 2.0、MMK12、ThinkLite 等開(kāi)源工作中進(jìn)行采樣，構(gòu)成了該階段的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
• 訓(xùn)練設(shè)定：訓(xùn)練框架與獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)均遵循了 Thyme 的架構(gòu)與設(shè)定，引導(dǎo)模型在推理過(guò)程中生成并執(zhí)行視覺(jué)操作代碼，在 Sandbox 中執(zhí)行代碼并返回操作后的圖片再次輸入至模型進(jìn)行后續(xù)推理，使模型能夠在推理過(guò)程中自主生成代碼并與圖像交互，實(shí)現(xiàn)「邊畫(huà)邊思考」的視覺(jué)推理范式。

VTBench：

面向視覺(jué)交互的評(píng)測(cè)基準(zhǔn)

為了進(jìn)一步評(píng)估模型在視覺(jué)交互推理場(chǎng)景中的真實(shí)能力，我們構(gòu)建了 VTBench，一個(gè)面向依賴視覺(jué)交互的評(píng)測(cè)基準(zhǔn)。與現(xiàn)有的 Benchmark 不同，VTBench 聚焦于通過(guò)與圖像交互才能完成的問(wèn)題，例如添加輔助線、標(biāo)注關(guān)鍵區(qū)域或修改圖像結(jié)構(gòu)。

在構(gòu)建過(guò)程中，所有樣本來(lái)自多個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集及公共平臺(tái)，并由人工進(jìn)行標(biāo)注。特別地，我們?cè)跇?biāo)注前進(jìn)行了人工投票篩選：只有當(dāng)多數(shù)認(rèn)為視覺(jué)交互是解題所必需時(shí)，樣本才會(huì)被納入基準(zhǔn)，以此增強(qiáng)所選題目的視覺(jué)交互必要性。

在評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)上，VTBench 從推理過(guò)程的不同階段出發(fā)，構(gòu)建了三種不同的任務(wù)，覆蓋從基礎(chǔ)感知到交互推理的完整流程。具體而言，如上圖所示，包括對(duì)視覺(jué)元素的感知能力、在明確指令下執(zhí)行視覺(jué)操作的能力，以及在推理過(guò)程中面向需要視覺(jué)交互任務(wù)的解題能力。針對(duì)不同類型的任務(wù)，模型需要生成可執(zhí)行代碼與圖像進(jìn)行交互，其結(jié)果再與人工標(biāo)注進(jìn)行對(duì)齊評(píng)估，以確保評(píng)測(cè)真正反映模型的視覺(jué)交互推理水平。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

定量分析

交互式視覺(jué)推理能力顯著提升：V-Thinker 在 VTBench 的三類交互任務(wù)中均顯著優(yōu)于基線模型，平均準(zhǔn)確率提升超 12%，其中在 Instruction-Guided Interaction 場(chǎng)景中性能提升超過(guò) 22%。

模型在感知、視覺(jué)交互能力上仍存在提升空間：盡管 GPT-4o、Qwen2.5-VL 等模型在通用視覺(jué)推理任務(wù)中表現(xiàn)出較強(qiáng)能力，但在涉及空間關(guān)系建模與點(diǎn)級(jí)定位的交互任務(wù)中，性能有所下降。這一現(xiàn)象反映出視覺(jué)交互能力與推理能力之間仍存在差距。

交互式推理在通用推理場(chǎng)景具備一定泛化性：在多個(gè)通用視覺(jué)推理基準(zhǔn)中，V-Thinker 在 MathVision 等復(fù)雜多步推理任務(wù)上取得 6% 的性能提升，表明視覺(jué)操作驅(qū)動(dòng)的推理范式不僅適用于交互任務(wù)，也具備向通用視覺(jué)推理遷移的潛力。

定性分析

視覺(jué)交互能力顯著提升，并在通用場(chǎng)景有所泛化：V-Thinker 能夠穩(wěn)定生成符合問(wèn)題需求的圖像編輯操作，例如繪制輔助線、標(biāo)注關(guān)鍵區(qū)域或完成結(jié)構(gòu)化重繪。值得注意的是，在部分不強(qiáng)制要求視覺(jué)交互的任務(wù)中，模型亦會(huì)主動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注，以輔助中間推理過(guò)程，表明視覺(jué)交互已逐漸內(nèi)化為其推理策略的一部分。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)多路徑交互探索能力顯著增強(qiáng)：如下圖所示，我們對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段的 Rollout 樣本進(jìn)行了可視化，V-Thinker 在同一圖像條件下能夠生成多樣化的交互路徑，覆蓋更廣泛的解空間。這些路徑在中間步驟和操作選擇上存在明顯差異，表明模型在交互推理階段具備更強(qiáng)的策略多樣性，并進(jìn)一步提升模型的可解釋性。

推理過(guò)程可視化與可解釋性提升：如下圖所示，在完整示例中，V-Thinker 能夠在推理過(guò)程中自主生成并執(zhí)行圖像編輯代碼，并即時(shí)渲染中間結(jié)果，從而將原本的文本推理過(guò)程外化為可觀察的視覺(jué)中間過(guò)程。通過(guò)這種「生成—執(zhí)行—反饋」的交互循環(huán)，模型能夠在保持推理一致性的同時(shí)，使復(fù)雜視覺(jué)推理過(guò)程更加直觀且具備更好的可解釋性。

數(shù)據(jù)飛輪分析：知識(shí)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)規(guī)模的演化

數(shù)據(jù)飛輪驅(qū)動(dòng)的知識(shí)體系持續(xù)擴(kuò)展：我們進(jìn)一步分析了數(shù)據(jù)飛輪在數(shù)據(jù)構(gòu)建過(guò)程中的作用。如下圖所示，從初始知識(shí)點(diǎn)出發(fā)，數(shù)據(jù)飛輪能夠持續(xù)擴(kuò)展知識(shí)概念與視覺(jué)工具，最終形成覆蓋 25 個(gè)領(lǐng)域、24,000 余個(gè)知識(shí)點(diǎn)的層次化知識(shí)體系。

演化輪次與知識(shí)規(guī)模的非線性增長(zhǎng)規(guī)律：此外，我們進(jìn)一步分析了演化輪次與知識(shí)體系及視覺(jué)工具規(guī)模之間的關(guān)系。如下圖所示，隨著輪次增加，知識(shí)點(diǎn)與視覺(jué)工具數(shù)量呈現(xiàn)明顯的非線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，在五輪演化后整體規(guī)模擴(kuò)展至初始種子的約 50 倍，且未出現(xiàn)明顯飽和。同時(shí)，在不同的初始設(shè)定下可以看到，更豐富的初始知識(shí)點(diǎn)或工具集合能夠帶來(lái)更優(yōu)的演化軌跡，凸顯了初始種子多樣性在數(shù)據(jù)飛輪持續(xù)演化過(guò)程中的重要作用。

總結(jié)與展望

我們希望通過(guò) V-Thinker 可以推動(dòng)「Thinking with Images」這一方向的進(jìn)一步發(fā)展。在這項(xiàng)工作中，我們渴望展現(xiàn)，模型不僅可以「看圖推理」，還可以在推理過(guò)程中自主生成并執(zhí)行代碼，與圖像進(jìn)行交互，從而實(shí)現(xiàn)真正意義上的「邊畫(huà)邊思考」。

圍繞這一目標(biāo)，我們從方法、數(shù)據(jù)、訓(xùn)練與評(píng)測(cè)等多個(gè)層面進(jìn)行了系統(tǒng)探索。通過(guò)引入代碼驅(qū)動(dòng)的視覺(jué)交互機(jī)制、數(shù)據(jù)演化飛輪以及漸進(jìn)式訓(xùn)練范式，V-Thinker 不僅在數(shù)學(xué)任務(wù)中展現(xiàn)出了交互能力，更在通用場(chǎng)景展現(xiàn)出了泛化能力。

此外，在這項(xiàng)工作的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我們認(rèn)為隨著模型規(guī)模和能力的持續(xù)提升，推理范式及應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)有全新的發(fā)展可能性。一方面，數(shù)據(jù)構(gòu)建范式有望進(jìn)一步演化，模型充當(dāng)造題者的下一步或許真的具備創(chuàng)造知識(shí)的可能性，畢竟現(xiàn)有知識(shí)的源頭也是通過(guò)人類經(jīng)驗(yàn)所獲得的；另一方面，模型推理能力的上限會(huì)帶來(lái)全新的應(yīng)用場(chǎng)景。

當(dāng)然，V-Thinker 這篇工作是我們?cè)谶@一領(lǐng)域的首次嘗試，對(duì)于感知能力和交互能力由于算力有限，還有一定的提升空間，例如可以加入不同分辨率的擾動(dòng)。我們期待未來(lái)的多模態(tài)大模型能夠發(fā)展出更加出色、更加接近人類認(rèn)知方式的視覺(jué)交互與推理能力。