10个实用案例带你玩转ChartVerse-4B从折线图到热力图的智能分析【免费下载链接】ChartVerse-4B项目地址: https://ai.gitcode.com/OpenDataLab/ChartVerse-4BChartVerse-4B是一款高效的视觉语言模型VLM专为复杂图表推理而设计作为opendatalab/ChartVerse项目的一部分开发。该模型以4B参数实现了61.9%的平均得分超越了Qwen3-VL-8B-Thinking60.0%展示了数据质量胜于模型规模的优势为用户提供了强大的图表智能分析能力。 为什么选择ChartVerse-4B核心优势解析ChartVerse-4B具有四大突出亮点使其在众多图表分析工具中脱颖而出。它秉持“数据质量模型规模”的理念以4B参数实现了超越8B模型的性能高效的性能表现让用户无需强大硬件即可享受优质分析高质量的训练数据包括ChartVerse-SFT-600K和ChartVerse-RL-40K确保了模型的准确性强大的推理能力配备思维链推理可应对复杂的多步骤图表分析任务。性能对比展示从整体性能对比图中可以清晰看到ChartVerse-4B在各项指标上均表现出色充分证明了其在图表推理方面的强大能力。 快速上手ChartVerse-4B安装步骤要开始使用ChartVerse-4B首先需要克隆仓库仓库地址是 https://gitcode.com/OpenDataLab/ChartVerse-4B。克隆完成后按照官方提供的依赖要求安装相应的库即可准备进行模型调用。简单调用示例以下是一个简单的Python调用示例展示了如何加载模型并对图表进行分析from transformers import Qwen3VLForConditionalGeneration, AutoProcessor from qwen_vl_utils import process_vision_info from PIL import Image # 1. Load Model model_path opendatalab/ChartVerse-4B model Qwen3VLForConditionalGeneration.from_pretrained( model_path, torch_dtypeauto, device_mapauto ) processor AutoProcessor.from_pretrained(model_path) # 2. Prepare Input image_path path/to/your/chart.png query Which region demonstrates the greatest proportional variation in annual revenue compared to its typical revenue level? messages [ { role: user, content: [ {type: image, image: image_path}, {type: text, text: query}, ], } ] # 3. Inference text processor.apply_chat_template(messages, tokenizeFalse, add_generation_promptTrue) image_inputs, video_inputs process_vision_info(messages) inputs processor( text[text], imagesimage_inputs, paddingTrue, return_tensorspt, ).to(cuda) generated_ids model.generate(**inputs, max_new_tokens16384) output_text processor.batch_decode( generated_ids, skip_special_tokensTrue, clean_up_tokenization_spacesFalse ) print(output_text[0]) 10个实用案例全解析案例1折线图趋势分析面对一张展示某产品近一年销量的折线图使用ChartVerse-4B可以快速分析出销量的整体趋势是上升、下降还是波动。例如当输入“分析该产品销量的季度变化趋势”模型能准确指出各季度的销量变化情况并给出可能的影响因素分析。案例2柱状图数据比较对于比较不同地区销售额的柱状图提出“哪个地区销售额最高其销售额是最低地区的几倍”这样的问题ChartVerse-4B能迅速识别各地区的销售额数值进行比较计算后给出准确答案。案例3饼图占比解读在分析市场份额分布的饼图时询问“某品牌的市场份额占比是多少与第二名相差几个百分点”模型会精准提取各品牌的占比数据并进行差值计算为用户提供清晰的市场份额对比信息。案例4散点图相关性判断给出一张关于广告投入与产品销量的散点图通过提问“广告投入与产品销量之间是否存在相关性相关性程度如何”ChartVerse-4B可分析数据点的分布情况判断两者的相关关系及强弱程度。案例5热力图热点识别针对一张展示用户在网站不同区域点击量的热力图输入“指出网站中用户点击量最高的三个区域”模型能快速识别热力图中的热点区域按点击量高低进行排序并呈现。案例6面积图数据累积分析对于展示不同产品类别年度销售额累积情况的面积图提出“计算各产品类别在全年销售额中的占比”ChartVerse-4B会对各产品类别的销售额进行累积计算进而得出其在总销售额中的占比。案例7雷达图多维度评估在分析某员工各项能力评分的雷达图时询问“该员工在哪些能力维度上表现突出哪些维度需要提升”模型可根据雷达图中各维度的得分情况给出能力优势和不足的评估结果。案例8箱线图数据分布分析面对一组关于学生考试成绩的箱线图输入“分析该组学生成绩的分布特征包括中位数、四分位数及异常值情况”ChartVerse-4B能准确提取箱线图中的关键数据描述成绩的分布特点。案例9气泡图多因素关联给出一张展示不同城市人口、GDP和面积的气泡图提问“人口、GDP和面积之间存在怎样的关联哪些城市在这三个因素上表现较为均衡”模型会分析气泡的大小、位置等信息解读多因素之间的关联及城市的均衡情况。案例10组合图表综合解读当遇到包含折线图和柱状图的组合图表如同时展示产品销量和利润率变化时提出“综合分析销量和利润率的关系找出两者变化趋势一致和相反的阶段”ChartVerse-4B能综合两种图表的信息进行关联分析并指出相应阶段。 模型训练与数据优势训练数据详情ChartVerse-4B的训练数据包括ChartVerse-SFT-600K和ChartVerse-RL-40K。其中ChartVerse-SFT-600K包含412K张独特的高复杂度图表和603K个问答对带有3.9B tokens的思维链推理且通过代码执行进行真相锚定的答案验证ChartVerse-RL-40K则包含40K个最高难度的样本通过失败率筛选确保提供“困难但可解决”的训练信号。训练阶段效果从训练阶段性能图可以看出在SFT和RL阶段模型的性能不断提升充分体现了高质量训练数据和科学训练方法的有效性。 总结与展望ChartVerse-4B以其高效的性能、强大的推理能力和丰富的实用案例为新手和普通用户提供了一个专业易懂的图表智能分析工具。无论是简单的折线图趋势分析还是复杂的组合图表综合解读它都能轻松应对。未来随着模型的不断优化和训练数据的持续丰富ChartVerse-4B将在图表分析领域发挥更大的作用为用户带来更多惊喜。 相关资源引用说明如果在研究或项目中使用了ChartVerse-4B可参考以下引用格式misc{liu2026chartversescalingchartreasoning, title{ChartVerse: Scaling Chart Reasoning via Reliable Programmatic Synthesis from Scratch}, author{Zheng Liu and Honglin Lin and Chonghan Qin and Xiaoyang Wang and Xin Gao and Yu Li and Mengzhang Cai and Yun Zhu and Zhanping Zhong and Qizhi Pei and Zhuoshi Pan and Xiaoran Shang and Bin Cui and Conghui He and Wentao Zhang and Lijun Wu}, year{2026}, eprint{2601.13606}, archivePrefix{arXiv}, primaryClass{cs.CV}, url{https://arxiv.org/abs/2601.13606}, }许可证信息本模型基于Apache 2.0许可证发布详情可查看项目中的LICENSE文件。【免费下载链接】ChartVerse-4B项目地址: https://ai.gitcode.com/OpenDataLab/ChartVerse-4B创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考