10个实用案例带你玩转ChartVerse-4B：从折线图到热力图的智能分析
【免费下载链接】ChartVerse-4B项目地址: https://ai.gitcode.com/OpenDataLab/ChartVerse-4B
ChartVerse-4B是一款高效的视觉语言模型（VLM），专为复杂图表推理而设计，作为opendatalab/ChartVerse项目的一部分开发。该模型以4B参数实现了61.9%的平均得分，超越了Qwen3-VL-8B-Thinking（60.0%），展示了数据质量胜于模型规模的优势，为用户提供了强大的图表智能分析能力。
📊 为什么选择ChartVerse-4B？
核心优势解析
ChartVerse-4B具有四大突出亮点，使其在众多图表分析工具中脱颖而出。它秉持“数据质量＞模型规模”的理念，以4B参数实现了超越8B模型的性能；高效的性能表现让用户无需强大硬件即可享受优质分析；高质量的训练数据，包括ChartVerse-SFT-600K和ChartVerse-RL-40K，确保了模型的准确性；强大的推理能力，配备思维链推理，可应对复杂的多步骤图表分析任务。
性能对比展示
从整体性能对比图中可以清晰看到，ChartVerse-4B在各项指标上均表现出色，充分证明了其在图表推理方面的强大能力。
🔍 快速上手ChartVerse-4B
安装步骤
要开始使用ChartVerse-4B，首先需要克隆仓库，仓库地址是 https://gitcode.com/OpenDataLab/ChartVerse-4B。克隆完成后，按照官方提供的依赖要求安装相应的库，即可准备进行模型调用。
简单调用示例
以下是一个简单的Python调用示例，展示了如何加载模型并对图表进行分析：
from transformers import Qwen3VLForConditionalGeneration, AutoProcessor from qwen_vl_utils import process_vision_info from PIL import Image # 1. Load Model model_path = "opendatalab/ChartVerse-4B" model = Qwen3VLForConditionalGeneration.from_pretrained( model_path, torch_dtype="auto", device_map="auto" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path) # 2. Prepare Input image_path = "path/to/your/chart.png" query = "Which region demonstrates the greatest proportional variation in annual revenue compared to its typical revenue level?" messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "image": image_path}, {"type": "text", "text": query}, ], } ] # 3. Inference text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages) inputs = processor( text=[text], images=image_inputs, padding=True, return_tensors="pt", ).to("cuda") generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=16384) output_text = processor.batch_decode( generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False ) print(output_text[0])💡 10个实用案例全解析
案例1：折线图趋势分析
面对一张展示某产品近一年销量的折线图，使用ChartVerse-4B可以快速分析出销量的整体趋势是上升、下降还是波动。例如，当输入“分析该产品销量的季度变化趋势”，模型能准确指出各季度的销量变化情况，并给出可能的影响因素分析。
案例2：柱状图数据比较
对于比较不同地区销售额的柱状图，提出“哪个地区销售额最高，其销售额是最低地区的几倍”这样的问题，ChartVerse-4B能迅速识别各地区的销售额数值，进行比较计算后给出准确答案。
案例3：饼图占比解读
在分析市场份额分布的饼图时，询问“某品牌的市场份额占比是多少，与第二名相差几个百分点”，模型会精准提取各品牌的占比数据并进行差值计算，为用户提供清晰的市场份额对比信息。
案例4：散点图相关性判断
给出一张关于广告投入与产品销量的散点图，通过提问“广告投入与产品销量之间是否存在相关性，相关性程度如何”，ChartVerse-4B可分析数据点的分布情况，判断两者的相关关系及强弱程度。
案例5：热力图热点识别
针对一张展示用户在网站不同区域点击量的热力图，输入“指出网站中用户点击量最高的三个区域”，模型能快速识别热力图中的热点区域，按点击量高低进行排序并呈现。
案例6：面积图数据累积分析
对于展示不同产品类别年度销售额累积情况的面积图，提出“计算各产品类别在全年销售额中的占比”，ChartVerse-4B会对各产品类别的销售额进行累积计算，进而得出其在总销售额中的占比。
案例7：雷达图多维度评估
在分析某员工各项能力评分的雷达图时，询问“该员工在哪些能力维度上表现突出，哪些维度需要提升”，模型可根据雷达图中各维度的得分情况，给出能力优势和不足的评估结果。
案例8：箱线图数据分布分析
面对一组关于学生考试成绩的箱线图，输入“分析该组学生成绩的分布特征，包括中位数、四分位数及异常值情况”，ChartVerse-4B能准确提取箱线图中的关键数据，描述成绩的分布特点。
案例9：气泡图多因素关联
给出一张展示不同城市人口、GDP和面积的气泡图，提问“人口、GDP和面积之间存在怎样的关联，哪些城市在这三个因素上表现较为均衡”，模型会分析气泡的大小、位置等信息，解读多因素之间的关联及城市的均衡情况。
案例10：组合图表综合解读
当遇到包含折线图和柱状图的组合图表，如同时展示产品销量和利润率变化时，提出“综合分析销量和利润率的关系，找出两者变化趋势一致和相反的阶段”，ChartVerse-4B能综合两种图表的信息，进行关联分析并指出相应阶段。
📈 模型训练与数据优势
训练数据详情
ChartVerse-4B的训练数据包括ChartVerse-SFT-600K和ChartVerse-RL-40K。其中ChartVerse-SFT-600K包含412K张独特的高复杂度图表和603K个问答对，带有3.9B tokens的思维链推理，且通过代码执行进行真相锚定的答案验证；ChartVerse-RL-40K则包含40K个最高难度的样本，通过失败率筛选，确保提供“困难但可解决”的训练信号。
训练阶段效果
从训练阶段性能图可以看出，在SFT和RL阶段，模型的性能不断提升，充分体现了高质量训练数据和科学训练方法的有效性。
📝 总结与展望
ChartVerse-4B以其高效的性能、强大的推理能力和丰富的实用案例，为新手和普通用户提供了一个专业易懂的图表智能分析工具。无论是简单的折线图趋势分析，还是复杂的组合图表综合解读，它都能轻松应对。未来，随着模型的不断优化和训练数据的持续丰富，ChartVerse-4B将在图表分析领域发挥更大的作用，为用户带来更多惊喜。
📚 相关资源
引用说明
如果在研究或项目中使用了ChartVerse-4B，可参考以下引用格式：
@misc{liu2026chartversescalingchartreasoning, title={ChartVerse: Scaling Chart Reasoning via Reliable Programmatic Synthesis from Scratch}, author={Zheng Liu and Honglin Lin and Chonghan Qin and Xiaoyang Wang and Xin Gao and Yu Li and Mengzhang Cai and Yun Zhu and Zhanping Zhong and Qizhi Pei and Zhuoshi Pan and Xiaoran Shang and Bin Cui and Conghui He and Wentao Zhang and Lijun Wu}, year={2026}, eprint={2601.13606}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2601.13606}, }许可证信息
本模型基于Apache 2.0许可证发布，详情可查看项目中的LICENSE文件。
【免费下载链接】ChartVerse-4B项目地址: https://ai.gitcode.com/OpenDataLab/ChartVerse-4B
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
