文章介绍OneThinker这一多模态推理通用模型，打破图像与视频界限，可同时处理图像和视频，完成问答、定位、跟踪、分割等十多项复杂任务。该模型在31个基准测试中表现优异，具有跨任务知识迁移和零样本泛化能力。研究团队已开源全部代码、模型和数据，为开发者提供探索多模态AI的基础。
给定第一帧的目标框，大模型实现跟踪任务
视觉理解正在走向大一统，就是一个模型充当多面手，可以完成多个基础任务！之前文章中介绍的 SAM3 希望一个模型搞定视觉识别，Rex-Omini则是在一个模型中能支持十余种视觉任务！
另外受大语言模型中推理成功的启发，一系列工作趋势旨在将“思维链”能力引入视觉领域，使其能够在不同的视觉任务中进行推理。
但当下的推理模型通常设计为仅处理单一任务，并且只能单独在图像或视频上运行，这种割裂极大地限制了它们的实际通用性。
面向视频与图像的一体化推理模型
那么再进一步，结合上述两个基础模型特性，从输入和输出角度，我们能否训练一个一体化的多模态推理通用模型，能够同时处理图像和视频，并完成问答、定位、跟踪、分割等十多项复杂任务？
今天给大家介绍来自港中文和美团的最新研究：一个统一的多模态推理通用模型，它打破了图片与视频的界限，能够处理广泛的视觉推理任务。所有代码、模型和数据均已开源。
# PaperOneThinker: All-in-one Reasoning Model for Image and Video# 论文https://arxiv.org/pdf/2512.03043# 代码https://github.com/tulerfeng/OneThinker# 模型https://huggingface.co/OneThink一、视觉领域的专业推理模型？
Vision-R1 擅长分析静态图像，目标是增强多模态大语言模型的推理能力，回答关于图片内容的各种复杂问题。在广泛使用的MathVista基准测试上达到了73.5%的准确率，仅比领先的推理模型OpenAI O1低0.4%。
直接应用强化学习训练面临一个根本问题：缺乏高质量的多模态推理数据。利用现有 MLLM 和 DeepSeek-R1，通过模态桥接和数据过滤，获得了20万条高质量多模态思维链数据。
Video-R1 也是港中文的工作，专注于视频理解，首次系统性地将基于规则的强化学习范式引入视频推理领域，能够对视频内容进行深度推理。
在多个视频推理基准测试中表现卓越，特别是在视频空间推理基准VSI-bench上达到了37.1%的准确率，甚至超越了商业专有模型GPT-4o。
Seg-R1 专门负责图像分割任务，使用强化学习增强大型多模态模型的像素级理解和推理能力，引入了一个解耦的推理-分割框架。
采用基于 GRPO 的强化学习来生成明确的思维链推理和位置提示，模型以前景分割图像-掩码对为基础，让LMM能够以“下一个词元”的方式生成点和边界框提示，这些提示随后用于指导SAM2产生分割掩码。
现实世界不按上述专业模型划分，比如一个自动驾驶系统需要同时理解静态图像（识别路标）、分析动态视频（预测车辆轨迹）、进行视觉语言交互（理解乘客指令）并执行精细分割（识别道路边界）。
二、AI大一统的全能模型
面对这些挑战，研究团队提出了一个大胆设想：为什么不训练一个真正的“全能选手”，能够在一个模型中处理各种基本视觉任务。
OneThinker在 10 项基本视觉任务的 31 个基准测试中表现出色，同时展现了跨任务知识迁移和有希望的零样本泛化能力。
在图像问答任务中，准确率达到70.6%；在数学推理任务中，准确率达到64.3%；在物体跟踪任务中，性能指标达到84.4；在视频分割任务中，综合得分为54.9。
OneThinker构建了包含 60 万个样本的训练数据集，涵盖所有任务类型。还利用模型标注了34万条高质量的“思维链”数据，让AI学会一步步思考。
具体的，能看图说话：理解图片内容，回答问题
视频解读：分析动态画面，追踪变化
精准定位：在图像或视频中找到任意指定物体
智能分割：精确区分不同区域
自然描述：用语言描述看到的内容
在未来的家用机器人上，你只需要说：“帮我把桌上那个红色的杯子拿过来”，机器人就能理解你的指令（语言理解），找到桌子（定位），识别红色杯子（检测），并规划取物路径（推理与执行）。
最后
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