视频推理R1时刻，7B模型反超GPT-4o！港中文清华推出首个Video-R1

港中文和清华团队推出Video-R1模型，首次将强化学习的R1范式应用于视频推理领域。通过升级的T-GRPO算法和混合图像视频数据集，Video-R1在视频空间推理测试中超越了GPT-4o，展现了强大的推理能力，并且全部代码和数据集均已开源。

语言模型的推理刚火完，视频AI也开始「卷」起来了。

这次出手的是港中文+清华组合，直接把强化学习里的R1玩法搬到了视频领域，整出了全球首个视频版R1模型：Video-R1。

别看它只有7B参数，但它在李飞飞提出的VSI-Bench基准中，竟然超越了GPT-4o！

这波不是简单微调。它背后换上了全新的时间感知算法T-GRPO，再配上图像+视频混合训练、两套高质量数据集，硬是把AI的视频推理能力拉满，让模型不止能「看」，更开始「思考」。

而且，全套模型、代码、数据集——已经开源了！

视频大模型的「推理时刻」，已经开始。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.21776

项目地址：https://github.com/tulerfeng/Video-R1

知名博主AK也连发2条推特，推荐这篇论文：

为什么视频大模型总是「不聪明」？

视频模型看起来「懂点东西」，其实大多都只是表面功夫。真正让它们「动脑子」的地方，反而是它们最弱的短板。

研究团队指出，如果还按照传统GRPO的套路来训练AI看视频，会踩两个坑：

一个是没时间概念，模型完全不知道视频事件的前后逻辑，常常「看图说话」——看到一帧画面就急着给出答案。这种套路最多就是蒙对几次，没法形成真正的因果推理，泛化性差。例如下图所示。

另一个问题更棘手：训练数据太浅。很多现有视频数据集压根就不适合教模型「思考」，清一色的识别题，几乎没多少需要推理才能解的任务。模型怎么练都只是在死记硬背，根本没机会练大脑。

所以，视频大模型「不聪明」，真不是没潜力，而是没人教对方法。

一套奖励机制，把视频推理训会了

研究团队整了个狠招：奖励机制绑定时间理解。

研究人员把旧版GRPO算法升级成了更懂时序的T-GRPO，直接把「考虑时序」这事写进了模型的奖励逻辑里。

方法简单粗暴又高效——模型每次会收到两组输入：一组视频帧随机乱序，一组顺序。只有当它在「顺序」输入上答对题的比例更高，才会获得奖励。

这个机制在「教」模型：别光看图，推理得讲前因后果。哪怕只看了一帧猜对了题，也拿不到分。

在这种严格打分机制下，模型终于明白——视频不是PPT翻页，而是一个个逻辑线索串起来的故事。

靠混合数据打通任督二脉

视频推理数据太稀缺，模型「练不成」？

研究人员干脆把图像推理数据请进视频训练流程，做了两个关键数据集：一个是图像为主的 Video-R1-COT-165k，专门用来冷启动模型思维；另一个是以高质量视频为核心的 Video-R1-260k，用来精调强化训练。

别以为图片只是打辅助，恰恰相反——它帮AI打好了「逻辑底盘」，学会怎么通用推理；而那些优选过的视频数据，则进一步逼它理解时间逻辑和动态变化。

这套图像+视频混合训练方式，不光解决了数据稀缺，还真让模型形成了从「看图说话」到「视频深思」的进阶跳跃，真正打通了多模态理解的任督二脉。

视频推理的「aha moment」

Video-R1在推理过程中，竟然出现了类似人类的「顿悟时刻」——那种突然把所有线索串起来、恍然大悟的瞬间，也被称为「aha moment」。

比如有一道题是：哪个动作会导致系统能量损耗？另一个是：看完一段室内漫游视频，推理出从书柜走到浴缸的路径。

换做以前的模型，十有八九就是「看一眼」就开答，但Video-R1却能一步步分析时序，进行推理，最终给出逻辑闭环的准确回答。

这不是死记硬背，而是推理真正生效的信号。AI第一次表现出：它不只是识图，而是在「思考」视频里发生了什么。

实验结果

在多个视频推理测试基准上，这个Video-R1-7B模型几乎场场领先，尤其在李飞飞提出的VSI-Bench这一权威评测中，它拿下了35.8%的准确率，超越了闭源顶尖大模型GPT-4o。

不仅如此，RL和传统SFT之间的差距也被拉开了。比如同样是7B体量的Qwen2.5-VL-SFT，在测试中表现不佳。反观Video-R1，则在几乎所有场景中都稳定输出，泛化能力一骑绝尘。

还有一个非常关键的发现：帧数越多，推理越准。当模型输入的视频帧数从16增加到32，再到64，测试表现都跟着上台阶。这说明，对时间线的理解力，正是视频推理模型的决胜点——谁能处理更长的视频，谁就更有未来。

团队还做了一组消融实验，直接「抽掉」图像数据训练、再试试砍掉时间建模模块，结果都一样——模型性能明显下滑。这直接验证了一件事：Video-R1的每一块设计都打在了点子上。

不仅如此，从训练动态中也能看出门道。随着强化学习的推进，模型获得的准确率奖励和时间奖励在持续上升，说明它不仅越来越会答题，还越来越懂得「时间逻辑」这回事。

有意思的是，模型在训练早期输出的回答变短了——这是在主动抛弃之前SFT里学到的次优推理模式；但随着训练推进，输出逐渐恢复并稳定，形成了一套更高效、更具逻辑的表达路径。

写在最后

Video-R1用实力证明：强化学习不只是NLP的专利，视频大模型也能玩出推理力。

它不靠「堆料」，靠的是机制设计和训练策略，并且全套开源。

R1的推理范式，正在把下一场AI革命，从文本世界带进了每一帧画面里。

视频推理的时代，真的来了。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2503.21776

文章来自于“新智元”，作者“LRST 好困”。