Bee

Bee – 清华联合腾讯开源的全栈多模态大模型解决方案

Bee，一项由清华大学与腾讯混元团队携手打造的尖端多模态大语言模型（MLLM）项目，正以前所未有的姿态，旨在突破当前开源模型因数据质量参差不齐而遭遇的性能瓶颈。

Bee 究竟是什么？

Bee 项目的核心突破在于其精心打造的 Honey-Data-15M 数据集，这是一个汇集了约 1500 万条精选问答对的宝库。通过多阶段的严苛清洗以及创新的双层思维链（CoT）扩充策略，该数据集在数据质量上实现了质的飞跃。此外，项目还开源了 HoneyPipe 和 DataStudio，一套完备的数据梳理管线与框架，为数据处理过程赋予了前所未有的透明度和可复现性。在此基础上，Bee-8B 模型应运而生，这款拥有 80 亿参数的模型，在诸多基准测试中，不仅刷新了全开源 MLLM 的性能纪录，甚至在某些方面超越了部分半开源模型，展现出强大的实力。

Bee 的主要亮点

卓越的数据集构建能力：Honey-Data-15M 的问世，标志着一个全新的起点。这个包含 1500 万条数据的监督微调数据集，经过精雕细琢的清洗与双层思维链（CoT）技术的巧妙运用，极大地提升了数据的内在价值，为多模态大模型的深度训练奠定了坚实的基础。
全流程数据处理的开源化：HoneyPipe 与 DataStudio 的开源，意味着从数据汇集、噪声剔除到 CoT 增强的整个数据处理流程，都变得清晰可见、可供验证。这种开放的模式，彻底颠覆了传统静态数据集的发布方式，让数据处理的每一步都透明可循。
高性能模型的诞生与验证：基于 Honey-Data-15M 训练出的 Bee-8B 模型，在多项权威测试中，成功登顶全开源多模态大语言模型性能榜首。这有力地证明了高质量数据对于驱动模型能力飞跃的决定性作用。
推动开源生态蓬勃发展：Bee 项目不仅提供了数据集、数据处理工具，还分享了训练方法、评估工具以及模型权重。这一切开源资源的开放，无疑将极大地促进多模态大模型领域的开源社区活力，为学术界和开发者群体在研究与应用上提供强大的助推力。

Bee 的技术基石

数据汇聚与去重优化：项目从多元数据源汲取海量图像-文本对，并辅以严格的去重机制，确保了数据的丰富性与处理的高效性。
精细化噪声过滤：结合规则与模型的力量，Bee 有效地剔除了格式错误、图像质量低下或指令不匹配等各类噪声数据，从而保证了数据的纯净度。
思维链（CoT）的深度拓展：通过短 CoT 与长 CoT 两种策略，为不同难度的指令生成了详尽的推理路径，显著增强了模型的逻辑推理能力。
保真度校验机制：利用“LLM-as-a-Judge”这一强大的验证模型，对生成的 CoT 回应进行语义比对，确保了推理过程的准确性与一致性。
模型训练与性能精进：在 Honey-Data-15M 这一高质量数据集的支撑下，Bee-8B 模型通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）等先进技术，实现了性能的持续优化。

Bee 的项目入口

项目官方网站：https://open-bee.github.io/
HuggingFace 模型中心：https://huggingface.co/collections/Open-Bee/bee
arXiv 技术论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.13795
Honey-Data-15M 数据集链接：https://huggingface.co/datasets/Open-Bee/Honey-Data-15M