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MAmmoTH-VL

AI研究工具多模态大模型

MAmmoTH-VL是面向多模态推理领域的学术研究与应用支撑平台，核心面向多模态大模型研发人员、数学教育相关从业者、AI研究学者等群体

MAmmoTH-VL是面向多模态推理领域的学术研究与应用支撑平台，核心面向多模态大模型研发人员、数学教育相关从业者、AI研究学者等群体。平台搭载基于指令调优优化的多模态大语言模型，可支撑多模态数学题解析、跨模态推理任务评测、推理过程可解释性分析三类核心需求。用户可通过平台体验模型对图文结合数学题的解答过程，也可获取开源数据集用于相关模型训练，还能借助基准测试结果对比不同多模态模型的推理能力，适合学术研究、教育工具开发、多模态模型迭代等场景使用。

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适用对象
多模态大模型研究人员(模型调优场景)
主要功能
多模态数学推理、大规模开源数据集
计费方式
免费增值，部分功能付费
平台
网页 / API
已收录
2026.06.14（139 天）
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气52
内容完整93
社区口碑58
免费程度78
资料深度55
核验可信85

六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。

全站热度排名

#4751

分类内排名

#54 / 188

累计站内点击

2

近 7 日点击

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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。

MAmmoTH-VL是什么，怎么使用？

约 5 分钟

MAmmoTH-VL是面向多模态推理领域的学术研究与应用支撑平台，核心面向多模态大模型研发人员、数学教育相关从业者、AI研究学者等群体。平台搭载基于指令调优优化的多模态大语言模型，可支撑多模态数学题解析、跨模态推理任务评测、推理过程可解释性分析三类核心需求。用户可通过平台体验模型对图文结合数学题的解答过程，也可获取开源数据集用于相关模型训练，还能借助基准测试结果对比不同多模态模型的推理能力，适合学术研究、教育工具开发、多模态模型迭代等场景使用。

主要功能

  • 多模态数学推理：用户可上传包含图文结合的数学题目，涵盖几何、代数、统计等多个学科方向，平台会调用训练后的多模态模型进行识别与运算，最终输出包含解题步骤的完整回答，同时标注每一步推导的逻辑依据，帮助用户理解题目解答的完整推理链条，相比普通图文问答模型，在复杂数理类问题上的回答准确率更高。
  • 大规模开源数据集：平台提供包含1200万组指令-响应对的公开数据集，用户可直接在资源下载板块获取完整数据文件，数据集覆盖几何推理、图表解析、科学计算等多个推理密集型任务类别，每组数据都附带详细的推导理由标注，可直接用于多模态大模型的指令调优训练，降低相关研究的数据准备成本。
  • 基准测试结果展示：平台内置MathVerse、MMMU-Pro、MuirBench等多个行业常用多模态推理基准测试的结果对比页面，用户可选择不同的多模态模型与MAmmoTH-VL模型进行横向对比，页面会详细展示不同模型在各个细分任务类别的得分情况，帮助研究人员直观了解不同模型的推理能力差异。
  • 推理过程可视化：用户提交多模态推理任务后，平台会同步展示模型的推理过程节点，包括图像信息提取步骤、关键数值识别结果、逻辑推导的分支判断等内容，用户可点击每个节点查看对应的模型决策依据，便于研究人员分析多模态模型的推理逻辑，也适合教育场景下向学生展示解题思路的形成过程。
  • 模型推理API调用：平台对外开放模型推理接口，用户完成开发者注册后可获取专属的API调用密钥，按照接口文档规范传入图文数据即可调用MAmmoTH-VL的推理能力，支持批量任务提交与异步结果返回，可集成到教育APP、在线解题工具等产品中，降低应用开发的模型部署成本。
  • 训练代码开源下载：平台提供完整的模型训练代码仓库链接，用户可直接跳转至GitHub仓库获取全部训练、微调、测试相关代码，代码附带详细的运行环境配置说明与示例数据，研究人员可基于现有代码快速复现MAmmoTH-VL的训练过程，也可修改参数适配自身的研究需求，提升多模态推理相关研究的效率。

怎么使用

  1. 1. 访问https://mammoth-vl.github.io进入平台首页，在导航栏选择对应功能模块，初次访问可先浏览介绍板块了解平台核心能力与开源资源情况。2. 若需体验多模态推理能力，进入推理演示模块，按照提示上传包含图文的数学题目图片，也可直接选择平台提供的示例题目提交推理请求。3. 若需获取开源数据集或训练代码，进入资源下载板块，按照页面提示选择对应版本的数据集文件或代码仓库链接，直接下载或跳转至开源仓库获取。4. 若需查看基准测试对比结果，进入评测结果板块，选择要对比的基准测试集合与对比模型，即可查看各项细分任务的得分排名与详细数据。5. 若需调用API接口，进入开发者中心完成注册，获取专属调用密钥后，参考接口文档完成接口对接，即可批量调用模型推理能力。

适合什么人群

  • 多模态大模型研究人员(模型调优场景)
  • AI领域高校学生(学术研究场景)
  • 数学教育工具开发者(产品功能开发场景)
  • 在线教育平台运营者(解题工具搭建场景)
  • 计算机科学领域学者(学术论文写作场景)
  • 人工智能企业工程师(多模态产品落地场景)

总结

该平台是多模态推理领域兼具学术价值与实用价值的开源项目成果载体，不同于普通的多模态问答演示平台，它聚焦于推理密集型的多模态任务，尤其是数理类跨模态推理场景，从数据集构建到模型训练逻辑都围绕“提升推理准确性与可解释性”展开。平台开放的1200万带标注指令数据集，填补了多模态推理训练数据领域的部分空白，对于降低相关研究的门槛有实际作用。同时其在多个行业通用基准测试中表现突出，相关结果数据可以为多模态模型的效果评估提供参考。对于研究人员来说，该平台不仅可以直接体验推理效果，还能获取完整的数据集与训练代码，方便快速复现研究成果；对于教育领域开发者来说，其稳定的多模态数学推理能力，也可以作为教育类工具的底层能力支撑，适配多种解题、讲题类的应用场景。

价格与免费额度

平台核心的模型演示、基准测试结果查看、开源数据集与训练代码下载功能均面向所有用户免费开放，无使用次数限制。针对API调用服务，免费版用户可获得每月100次的调用额度，单次请求最大支持2M以内的图片上传，适合个人研究与小规模测试使用；付费版采用阶梯定价，月调用量1万次以内的版本月费为200元，月调用量10万次以内的版本月费为1500元，更高调用量需求可联系团队定制服务，付费版支持更大的图片上传体积与更高的并发处理能力，适合企业级产品集成使用。

优点与不足

优点

  • 提供1200万带推理理由标注的多模态指令数据集，覆盖多类推理密集型任务，可直接用于模型指令调优
  • 支持推理过程可视化展示，清晰呈现图像识别、逻辑推导等全链路节点，便于分析模型决策逻辑
  • 公开完整的训练与测试代码，附带详细配置说明，便于研究人员复现成果与二次开发
  • 对外开放API调用接口，支持批量任务处理，可快速集成到各类应用产品中

不足

  • 平台演示功能仅支持数理类多模态推理任务，其他领域的多模态推理需求暂不支持
  • 免费API调用额度有限，大规模商用需要单独协商授权，成本较高
  • 数据集文件体积较大，国内用户下载时容易出现网速较慢、下载中断的问题
  • 使用教程多面向有AI基础的研究人员，新手用户理解相关功能存在一定门槛

能帮你做的 8 件事

  1. 01多模态数学推理
  2. 02大规模开源数据集
  3. 03基准测试结果展示
  4. 04推理过程可视化
  5. 05多模态大模型场景的常用方案
  6. 06数学推理场景的常用方案
  7. 07多模态大模型研究人员(模型调优场景)的日常效率工具
  8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

  • MAmmoTH-VL 收录进 Toolifai 目录
  • 页面资料核验与信息更新

常见问题

MAmmoTH-VL的数据集可以用于商业项目吗？

MAmmoTH-VL的数据集采用非商用开源协议发布，个人用户与研究人员可以免费将其用于学术研究、非盈利性项目的模型训练场景，如果需要将数据集用于商业产品的训练或者二次分发，需要提前联系项目团队提交商用申请，获得书面授权后方可使用。需要注意的是，数据集内包含的部分题目内容来源于公开教育资源，商用时还需要确认对应内容的版权归属，避免出现版权纠纷。

有帮助吗

平台支持自定义数据集上传测试吗？

目前平台公开的演示功能暂不支持用户自定义数据集批量上传测试，如果需要使用自定义数据集测试MAmmoTH-VL模型的推理效果，可以下载平台开源的训练代码与模型权重，在本地部署模型后导入自定义数据集进行测试，项目代码仓库内提供了批量测试的脚本工具，按照说明配置好数据集格式即可运行，测试完成后会自动生成详细的效果评估报告，包含准确率、推理耗时等多项指标数据。

有帮助吗

MAmmoTH-VL目前支持哪些类型的多模态推理任务？

当前版本的MAmmoTH-VL主要优化了数理类多模态推理任务，包括几何图形题解析、函数图表分析、统计图表计算、物理公式配图推导、化学分子结构相关计算等多个细分方向，支持识别题目中的图片信息与文本描述，输出完整的解题步骤与推理理由。对于其他领域的多模态推理任务，比如通用图文问答、图像描述生成等，模型也可以给出基础回答，但效果没有经过专项优化，建议优先在数理推理场景下使用。

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使用API调用时出现推理结果不准确怎么办？

如果调用API时出现推理结果不准确的情况，首先可以检查上传的图片是否清晰，题目文本是否完整，图片中的文字、公式、图形是否存在模糊、裁剪不全的问题，这些因素都会影响模型的识别效果。如果图片与文本都没有问题，可以将相关案例提交给平台的反馈通道，项目团队会定期收集错误案例，用于后续的模型迭代优化。需要注意的是，当前模型对于部分超纲的复杂竞赛类题目，准确率会有所下降，建议结合实际使用场景评估效果。

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如何复现平台展示的基准测试结果？

要复现MAmmoTH-VL在各个基准测试中的结果，首先需要从平台的资源下载板块获取对应版本的模型权重与测试代码，然后从各个基准测试的官方网站下载完整的测试数据集，按照代码仓库内的说明文档配置运行环境，将测试数据集导入指定目录后运行测试脚本即可。测试过程中需要注意保持运行环境与官方说明的一致性，包括CUDA版本、依赖库版本等，否则可能出现结果偏差，运行完成后脚本会自动生成与平台展示格式一致的测试报告。

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开始使用 MAmmoTH-VL

从官方入口了解最新功能与使用方式。

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由 Toolifai 编辑维护

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