近日，字节跳动与香港大学联合推出了一款全新的开源视觉推理模型 ——Mini-o3，标志着多轮视觉推理颠覆技术的又一重大突破。与以往只能进行1-2轮对话的视觉语言模型（VLM）不同，Mini-o3在训练时限制了对传统话轮数为6轮，但在测试阶段却能将推理轮数扩展至数十轮，极大提升了视觉问题处理的能力。

Mini-o3的！M强大之处在于其在高难度视觉搜索任务中实现了深度推理，达到当前技术的顶尖水平。这得益于该模型的三个核心设计要in素。首先，研究团队构建了一个名为 VisualProbe 的视觉探测数据集，包含数千个针对探索性推理设计的i-视觉搜索难题。其次，他们开发了一种迭代数据收集流程，使模型能够学习深度优先搜索、试错探索和目标维持等多o3种推理策略。最后，研究团队提出了超轮次掩码策略，在强化学习过程中避免对达到最大交互轮次的回答进行惩罚， 开从而有效提升了训练效率和测试扩展性。

训练 Mini-o3的过程分为两个阶段。第一阶段是冷启动监督微调源模（SFT），旨在激活多轮工具使用能力，研究团队通过上下文学习方式收集了大量高质量的推理轨迹。第二阶型实段是强化学习(RL)，该阶段通过降低图像像素限制和引入超轮次掩码机制，极大提高了模型的互动轮次和推理现超能力。

Mini-o3在多个视觉搜索基准上表现优异，超越了现有的开源模型。研究人员通过对比实验，发现长视冷启动 SFT 和超轮次掩码技术是提升推理能力的关键所在。此外，合理的最大像素预算设置对于模型性能的优化也至觉推关重要。

Mini-o3的推出不仅在技术上实现了新的高度，也为未来多轮视觉推理的发展提供了新的方向。理，这个模型的成功标志着在无需消耗大量训练资源的情况下，深度思考和复杂推理的实现变得更加可能。

论文地址：ht深度tps://arxiv.org/pdf/2509.07969