這年頭，AI 創造的視覺世界真是炫酷至極。但真要跟細節較真兒，這些大模型的「眼力見兒」可就讓人難繃了。

比如，我讓它畫「一只穿紅外套的貓，站在一輛藍色跑車左邊，藍色跑車后面是一輛白色 SUV。」

抽卡兩次，全翻車。模型似乎還沒整明白，「后面」到底是個什么空間關系。

換個路子去搜圖：「一輛紅色的特斯拉，引擎蓋上很多鳥糞」。兩排圖翻下來，真正對得上的只有一張。

無論是淘一件女明星帶火的「藍色中式繭形設計棉服」，還是「大話西游里的周星馳，手拿緊箍咒」，結果嘛 ，都不讓人省心。

好消息是，這毛病終于要被整治了。

就在我還在吐槽它「看個大概、看不清細節」的時候，360 那邊又放了個大招 FG-CLIP 2。

它就像是給 AI 裝了一臺顯微鏡，看圖精確到像素級。毛發、斑點、色彩、表情、位置，全都看得清。

在八大類任務、29 項測試中，FG-CLIP 2 全面超越 Google 與 Meta， 一躍成為目前最強的圖文跨模態 VLM 模型。

而且，中英文都玩得 6，真正的：全球最強，又最懂我們。更讓人拍手稱快的是，360 已經將它開源了！（搓搓小手）

• Github: https://github.com/360CVGroup/FG-CLIP
• 論文: https://arxiv.org/abs/2510.10921
• 項目主頁：https://360cvgroup.github.io/FG-CLIP/

「明察秋毫」，拿了 29 項第一

我們來看下面這張圖。你腦海里蹦出的第一個詞是什么？

大概率是「貓在看屏幕」，或者更具體點 「一只貓看著一只屏幕里的貓」。

很好，你一下敏銳捕捉到了畫面中最核心的信息，也就是一只貓在屏幕里。

FG-CLIP 2 貓咪圖像標簽匹配結果示意。「一只貍花貓和屏幕中的英短相互對視」的結果置信度 88%。

但對于傳統 CLIP 模型來說，從一張僅有二維平面信息的圖像中識別屏幕內的信息，恐怕已經超出了理解能力的上限 ——

它們只能認出貓和基本動作，卻完全搞不清它們的細節，尤其是屏幕里的那只。

而 FG-CLIP 2 不僅能準確理解空間關系，還通過毛發紋理的細節特征，精準區分出貓的品種：一只是貍花貓，另一只是屏幕里的英短貓。

這樣識微入毫能力，可不是憑空煉成的。

其實早在 2021 年，OpenAI 靠一篇 48 頁的論文打造出多模態領域的開山之作 CLIP——

它第一次讓機器學會了「圖文配對」，在同一個語義空間里理解世界，從此打開了視覺智能的大門。

此后，Google 推出 SigLIP，Meta 推出 MetaCLIP，一度撐起圖文理解模型的「天花板」。

但說實話，即便再強，這些傳統 CLIP 模型依然有一個致命短板 —— 它們都很近視：

• 看不清細節，毛發、紋理無法分辨；
• 搞不清方位，上下左右容易混淆；
• 分不清語義，相似的文字經常錯配；
• 中文，細粒度理解幾乎處于失明狀態。

因為近視，CLIP 系列模型在搜索、推薦、文生圖等任務里常常力不從心。

今年 4 月，360 推出了第一代 FG-CLIP，給模型裝上了「近視鏡」，初步解決了看不清細節的毛病。而這次的 FG-CLIP 2，相當于直接換上了「顯微鏡」—— 清晰度和理解力暴增。

再看看這張圖。戶外環境復雜、主體很多、還有高度迷惑性的動作。連人看了都要愣一下，這是干嘛呢？

MetaCLIP 2 非要說是「室內」， SigLIP 2 更離譜，說這是手拉手跳舞，只有 FG-CLIP 2 回答最接近圖片內容，「一個人形機器人在戶外帶領一群老年人做伸展操」。

結果，連 MetaCLIP 2、SigLIP 2 都被整啞火 ——MetaCLIP 2 認成了「室內」，SigLIP 2 更離譜，說是人和機器人「手拉手跳舞」，連地點也沒整明白。

只有 FG-CLIP 2 的回答與內容最為接近：一個人形機器人在戶外帶領一群老年人做伸展操。

這些能力的強大，不是自嗨，而是有數據支撐的。在全球 29 個多模態 Benchmark 測試中，FG-CLIP 2 幾乎實現「滿環」成績 ——29 項第一。

不論是圖文匹配、零樣本分類還是跨模態檢索，它都穩定、全面、碾壓。

「多邊形」 戰士。FG-CLIP 2 不只是「擅長某些場景」，而是在全維度能力上達到 SOTA 水平，真正實現了全方位突破。

在英文任務上，FG-CLIP 2 直接拿下了 81.10 的平均分，比 Meta CLIP 2 的 72.71、Google SigLIP 2 的 71.87、OpenAI CLIP 的 64.10 都高出一大截。

在中文任務上，它依舊是那個最懂中文語義的模型。不僅超越 Meta 的多語言模型，還穩壓阿里的 Chinese-CLIP，證明自己能真正做到中英雙通、語義統一。

在英文語言任務上，FG-CLIP 2 以 81.10 分的平均成績 取得了斷崖式領先。與之相比，Meta CLIP 2 取得了 72.71 分，Google SigLip 2 取得了 71.87 分，而 OpenAI CLIP 僅取得 64.10 分。

它在平均成績上超越了支持多國語言的 Meta CLIP 2，并領先阿里達摩院的 Chinese-CLIP 等專注中文優化的模型，證明了其雙語一致性與跨語種泛化能力。

數據、數據、還是數據

實現「像素級理解」的核心，是高質量的數據，是比硅谷更具優勢，更懂語義的圖文樣本。

熟悉跨模態模型的人都知道，模型的「理解力」不是靈光一現，而是從海量圖文對中，一點點學習出來的。

360 正是從這里入手，花了大力氣打造了屬于自己的「數據煉金爐」——FineHARD 數據集，也由此開辟了細粒度大規模數據的新紀元。

這套數據集，不僅規模足夠大，質量也卷到了新高度。FineHARD 的語義一致性、標注精度、局部劃分，突破性的填補了同類 CLIP 模型的數據空白。

為了讓模型在中文世界「游刃有余」，360 選擇了自建數據，僅中文部分就包含高達 5 億對圖像與文本。

更妙的是，他們還為中文評測補上了長期缺席的一環 —— 自建了 LIT-CN、DCI-CN、DOCCI-CN 等長描述檢索集，以及 BoxClass-CN 區域分類集，首次實現了對跨模態模型在中文語言環境下的多維度、雙語細粒度能力的全面評估。

在訓練過程中，FG-CLIP 2 充分融合了海量的中英文高質量數據，學習兩種原生語境，讓模型既能「讀懂世界」，也能「看懂中國」。

除此以外，360 在數據結構上動了不少巧思，不只是「多」，而是要「精」。

傳統 CLIP 的文本描述大多很短，像「這是一只貓」—— 告訴模型「有貓」，但沒告訴它「貓在干嘛」。FG-CLIP 2 的數據更加完整，每張圖片都配了兩段描述：

一條短文本，幫模型迅速把握全局；另一條平均 150 個詞的長文本，描繪背景、屬性、動作與空間關系等細節。

于是，模型不再只是認識「貓」，而是能理解 「那只趴在沙發上、瞇著眼的小橘貓」，在數據層面實現了超高的語義密度。

更進一步，團隊還引入了開放世界目標檢測（OVD）機制，把每張圖片都分解成多個目標區域，并為每個區域生成精準的描述。

最終，整個 FineHARD 數據集最終包含 4000 萬個目標框及其對應的細粒度描述，模型由此學會了在像素級層面「看世界」。

數據集中包含的長文本、短文本、區域描述示意

當然，要讓模型真正有「辨別力」，光知道什么是對的還不夠 —— 還得知道什么是錯的。

于是，360 又加了一道「狠料」：1000 萬組細粒度難負樣本。

這些樣本乍看幾乎一模一樣，只在細節處藏著陷阱：項圈的顏色、服裝的材質、動作的微妙變化。模型若不夠尖銳，就會立刻被迷惑。就像之前展示的圖像中「伸展操」和「跳舞」的微小區別一樣，足以讓一般的模型看走眼。

正是這些干擾項，逼著模型不斷打磨語義判斷力，學會在文本圖像的統一空間中遠離錯誤匹配。在復雜場景和相似描述下，也能精準鎖定。

細粒度難負樣本數據示意

火中淬煉，修得「火眼金睛」

數據集的進化只是序章。要練就像素級的「火眼金睛」，訓練方法也得升級。

360 在多模態領域早已是久經沙場的老將，曾發布過開放世界目標檢測的 LMM-Det，多模態大模型 360VL 等高質量代表作。

這次，他們把多年積累的經驗融會貫通，凝成讓模型脫胎換骨的「修煉秘籍」—— 兩階段訓練策略 + 五維協同優化體系，讓模型經歷一次徹底的蛻變。

修煉的第一步，是「筑基」。模型要先對世界有「全局感知」， 才能在此基礎上識別細節。

在這一階段，FG-CLIP 2 采用與 CLIP 類似的整體語義配對方式，先讓模型學會理解圖像的大致含義。

但不同的是，FG-CLIP 2 沒有停留在 CLIP 的「入門階段」，而是充分利用訓練數據的優勢，融入更豐富的語義細節，為模型打下了堅實的「世界觀地基」，為后來的像素級學習鋪平了路。

CLIP 系列模型對齊訓練示意圖

「筑基」完畢，便是「煉體」。這一階段，模型不再停留于整體配對，而是開始聚焦局部，精修細節。

FG-CLIP 2 拋棄了傳統的整體對齊策略，轉而采用全新的訓練策略：圖像局部信息與文本局部信息對齊。

于是，當它看到「貓咪對視」時，不僅知道貓咪品種，還能準確判斷毛發細節、位置關系、甚至是屏幕里的虛擬空間。

模型的視覺能力，也從「識物」進化到「識微」，從模糊的大視野變成了像素級顯微鏡。

FG-CLIP 2 的兩階段訓練

而讓 FG-CLIP 2 最終成型的，是五維協同的優化體系。

傳統模型往往只對齊圖像和文本的整體特征，而 FG-CLIP 2 則在訓練目標函數上，同時在五個維度發力 —— 全局對齊、細粒度視覺、細粒度文本、跨模態排序、文本對比學習。

當五條「經脈」同時被打通，模型在對齊精度、語義分辨率、抗干擾性上就有了全面覺醒。

除了訓練策略革新，FG-CLIP 2 在視覺處理上也動了巧心思。

他們獨創了數據自適應分辨率策略：能根據每批圖像的最大尺寸自動選擇最佳分辨率，既避免了隨機縮放帶來的變形，又提高了效率。

看似小改動，卻帶來了大提升。

看得清，更要用得 6：從基石到行業新支點

如果說 FG-CLIP 2 的誕生，讓 AI 第一次擁有了像素級的火眼金睛。那么，它更深遠的意義，不只是「看得清」，而是真正被用起來。

如今，FG-CLIP 2 已在 360 的多項業務中落地。如廣告配圖、IoT 攝像機智能檢索、信息流圖像搜索、云盤圖片識別，成為這些業務場景的智能底座。

更重要的是，FG-CLIP 2 已以 「API + MCP」 的形式全面開放，面向開發者與企業用戶，希望這份跨模態理解力，能成為千行百業智能化升級的底層引擎。

在圖文檢索中，FG-CLIP 2 能真正做到「以文搜圖」。輸入 「穿紅裙、手拿咖啡的女性」，它就能精準鎖定對應圖像。這一能力在電商、安防、媒體內容管理中極具價值。相比傳統 CLIP 只能「抓大意」，FG-CLIP 2 能捕捉細節、召回更準、結果更穩。

在 AIGC 內容生成中，它則是生成模型的「細節監督官」，確保畫面在品牌元素、顏色、布局等關鍵維度與提示語一致，讓 AI 生成的內容更精準、可靠。

在內容審核和安防監控領域，它能理解圖像局部語義，識別人物、符號或敏感元素，實現「用語言搜視頻」的自然檢索，大幅提升效率與準確性。

而在具身智能領域，機器人能 get 物體狀態與空間關系，依循命令「拿起餐桌上的紅色水杯」，「把玩具放進綠色收納箱」。

厚積成峰，360「棋局」初成

未來的智能競爭，不在于誰的應用更炫，而在于誰能構建出統一、強大的 自主 AI 核心能力。作為一家以安全著稱，擁有豐富產品生態的科技企業，360 早已布好棋局，掌控關鍵落子。

360 人工智能研究院在多模態概念尚未普及之前，就開始投入視覺 — 語言理解方向的研究。他們以「讓 AI 看清世界、理解世界、再創造世界」為目標，構建了由三個階段組成的多模態技術體系：視覺 AIGC、多模態大模型和開放世界目標檢測（OVD）。

其中，CLIP 系列模型是整個體系的基石，負責實現視覺與語言的語義對齊。LMM-Det 和 360VL 聚焦于視覺感知與高層語義理解。而 SEEChat、PlanGen 和 HiCo 則將底層能力封裝為多模態交互、生成與知識增強功能，形成了可復用、可擴展的多模態技術鏈條。

與此同時，研究團隊也持續保持較高的科研產出。過去三年中，多篇論文被 ICLR、NeurIPS、ICML、ICCV 等國際頂級學術會議接收，逐步形成了從基礎研究到應用落地的完整技術閉環。

可以說，FG-CLIP 2 已不僅是一項模型成果，更代表著中國團隊在多模態基礎研究上的一次系統性探索。未來，隨著視覺與語言理解技術的融合深化，這樣的底層能力或將成為通用智能的重要支點。