Awesome-spatial-visual-reasoning-MLLMs

一站式索引空间推理多模态模型，快速上手具身智能研究

这是一个聚焦空间/视觉推理多模态大模型（MLLMs）的精选资源仓库，特别关注具身智能应用。项目系统梳理了当前主流空间推理MLLMs的论文、代码和评测基准，涵盖视觉定位、空间关系理解、导航决策等核心能力。它解决的是研究者难以快速获取该领域最新进展和对比信息的问题，通过结构化分类和链接汇总，帮助用户高效追踪技术前沿。仓库处于早期阶段，星标数不高，但内容组织清晰，适合作为入门指南和持续更新的索引。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 72
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队vaew
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/vaew/Awesome-spatial-visual-reasoning-MLLMs
定价模式free
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型deepseek-r1,large-language-models,multimodal,multimodal-large-language-models,reasoning,reinforcement-learning
GitHub 星标★ 72
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-05-27 00:00:00
最近更新2026-08-13 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 聚焦空间/视觉推理这一细分方向，资源垂直且针对性强
  • 明确关联具身应用，便于机器人、自动驾驶等领域研究者快速定位相关模型
  • 以精选列表形式组织，降低信息检索成本，适合快速入门

不足之处

  • 项目处于早期，星标和贡献者少，内容覆盖可能不全
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 研究者调研空间推理MLLMs的最新进展和对比
  • 具身智能开发者寻找可用的视觉语言导航模型
  • 学生入门多模态大模型与空间理解交叉领域

替代项目

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models、Awesome-Vision-Language-Models、Awesome-LLM-Robotics

项目介绍

Awesome-spatial-visual-reasoning-MLLMs 是开源模型领域的开源项目，由 vaew 开发，2025 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 424 个项目，GitHub 星标数为 72。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-13。无在线服务，需自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：研究者调研空间推理MLLMs的最新进展和对比。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Multimodal-Large-Language-Models、Awesome-Vision-Language-Models、Awesome-…。

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