在 VLX-Flow 之后，Om AI 又把 VLX 系列往前推了一步——这次，模型终于能把实时画面里的目标看准了。

3B 参数的小模型，能在细粒度感知上打赢 Gemini 3.1 Pro 吗？

答案是 VLX-Seek，它补的就是这层能力。在 Om AI 联汇发布的 VLX 端侧流式多模态模型系列里，VLX-Seek 负责的是精准定位。说白了，VLM 能看懂画面但常常“看个大概”，传统小模型能框准位置却理解不了复杂语义——VLX-Seek 刚好卡在这个缝隙里。

从坐标生成到区域指代

继 VLX-Flow 之后，Om AI 把 VLX 系列推进到第二层能力：让模型在实时视觉场景中看准目标。

图片问答里，模型说“画面里有人”“桌上有杯子”，已经算完成了理解。但任务一旦变成跟随、巡检、预警或导航，问题就瞬间变得具体起来：

画面里如果有多个人，到底该跟着哪一个？桌上好几个杯子，用户指的是哪个？目标被遮挡的时候，边界还能不能稳得住？

更狠的是，用户给出的可能不是一个简单类别名，而是一段复杂描述——比如“左边第二个穿黑色衣服的人”，模型能不能理解这段描述，并准确落到画面里的具体目标上？

放到实际结果上看，VLX-Seek-3B 在 MSCOCO val2017 上拿到了 45.3 mAP，超过了 Gemini 3.1 Pro 的 41.4；在更考验实例感知的 PixMo Count 上达到 85.0，同样领先 Gemini 2.5 Pro 的 73.8。3B 小模型能在这些任务上领先，关键在于定位任务的表达方式变了。

传统做法是把坐标数值直接交给语言模型去生成，但 VLX-Seek 换了一条路：先把画面中的物理实体转成可被语言模型读取、引用和推理的 region token，然后让模型在候选区域之间比较、选择和指代。

〓VLX-Seek 整体架构

当用户问“穿红衣服的人在哪里”时，模型判断哪个区域 token 最符合描述，并输出对应的区域索引。定位任务由此变成了在候选视觉区域中做语言条件检索。

这把定位问题放回了语言模型更擅长的比较、选择和指代。候选区域提前变成 token 后，模型面对的是一组可比较的视觉候选，而不是一串待续写的数值。

实际推理时，OPN 先召回可能包含前景目标的候选区域。这一步不判断类别，只提供视觉候选；OPN 与 VLM 主体解耦，候选区域既可以来自 OPN 或其他检测器，也可以来自用户框选区域、人工指定的感兴趣区域，或者 visual prompt。

拿到候选区域后，VLX-Seek 使用 HFRE 从候选框中提取区域级视觉特征，并将这些特征投影到 LLM 的嵌入空间。候选框原本只是几何范围，能标出“这里有一个区域”，却无法说明区域里是什么、和其他区域有什么区别、是否符合用户描述。经过这一步，区域有了可供模型比较和判断的视觉表示。

到了语言模型侧，用户的自然语言描述会和这些区域表示一起参与推理，模型通过区域索引完成定位和回答。后续的目标定位和区域推理，也都围绕这套表示展开。

〓MSCOCO val2017 通用目标检测对比结果

换到开放词汇检测，难点变成开放类别、复杂语言标签和难负样本。VLX-Seek-3B 在 OVDEval 上达到 43.7；在 ODinW13 中，VLX-Seek 拿到 48.4，超过 Qwen3.5-397B-A17B 的 47.0 和 Gemini 3 Pro 的 46.3。

〓ODinW13 开放词汇检测横向对比结果

RefCOCO 系列进一步考验自然语言指代，例如“左边第二个穿黑色衣服的人”“靠近桌子的杯子”“被另一个物体遮住一部分的目标”。VLX-Seek-3B 在 RefCOCO/+/g A verage 中达到 88.7，略高于 Qwen3-VL-8B 和 InternVL3-9B 的 88.2，也领先 Gemini 3 Pro 的 84.1。

〓RefCOCO 系列指代表达理解平均结果

PixMo Count 则把问题推到实例级计数。VLX-Seek-3B 在该任务上达到 85.0，领先 Gemini 2.5 Pro 的 73.8，也明显高于 Qwen3-VL-8B 的 65.0。计数任务看似简单，但 VLM 如果只依赖全局语义，很容易估多或估少。VLX-Seek 可以先检测并引用目标实例，再做聚合计数，比直接凭画面印象估数量更可靠。

〓PixMo Count 目标计数任务对比结果

在检测、开放词汇定位、复杂指代表达和计数等任务上，VLX-Seek-3B 已经展现出小参数模型的竞争力。区域 token 与区域引用机制，是这组结果背后的关键设计。