小模型，大能量！200美金的GPT Pro竟然输给了它？

花花

最近知名博主卡兹克说搬到望京了，第一时间我就想起200美金的GPT Pro模型+搜索功能，看能不能找出来是哪栋楼。

结果呢？它花了6分钟，结果还是让我失望——完全没找到。

过了两天，昆仑万维的朋友突然和我说他们的新模型，我想起这个Case，赶紧试了下。

我去，真的能找出来！直接定位到了望京的具体位置！

这就是今天要给大家深度评测的主角：昆仑万维的Skywork R1V4-Lite——一款具备主动行动能力的"轻量级多模态智能体"。

黄叔用11个硬核场景深度测试后发现：这个"小模型"不仅能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事，而且速度快、成本低，关键是——它真的能用！

第一部分：核心能力震撼开场

Case 1：卡兹克搬家定位——秒杀GPT Pro的首战

测试场景：根据社交媒体的模糊信息，找出卡兹克搬到望京的具体楼栋位置。

GPT Pro表现：花了6分钟，最终失败，无法给出准确位置。

Skywork R1V4-Lite表现：通过图像识别、地理搜索、信息关联，成功找到了望京的具体楼栋！

这个对比太强烈了！200美金的旗舰模型都做不到的事，轻量级的R1V4-Lite居然做到了。这证明了什么？能力密度比参数规模更重要。

但我还想验证它的多模态理解是不是真的全面。紧接着，我又测试了它的人物识别能力。

Case 2：一张图看出分享嘉宾

测试场景：我把前几天参加线下活动，听的一个分享的照片，分别发给了Skywork和GPT Pro。

左边是昆仑万维的，右边是GPT Pro+搜索。

得，别比了——Skywork R1V4-Lite准确识别出了演讲嘉宾的身份、背景和分享主题，而GPT Pro的回答模糊不清。

这种场景在实际工作中太常见了：会议纪要、活动记录、人物识别……R1V4-Lite的图像搜索+推理能力，让它成为了真正能用的"智能助手"。

第二部分：日常实用场景测试

核心能力验证完毕，接下来我想测测它在日常生活中的实用性。毕竟，再强的AI，如果解决不了老百姓的实际问题，那也只是空中楼阁。第一个就从人生大事——买房开始！

Case 3：户型图照妖镜——买房大事的得力助手

买房是人生大事，但户型图里的"坑"太多了。面积虚标、暗厨暗卫、走廊浪费空间……中介不会主动告诉你这些。

我去链家找了一张户型图，标注不是很清楚，让Skywork R1V4-Lite来做一个分析。

我的提示词：

<p><pre style="margin:0">    <code style="background:#282c34;border-bottom-left-radius:5px;border-bottom-right-radius:5px;color:#abb2bf;display:block;font-size:14px;line-height:1.5;overflow-x:auto;padding:16px;padding-top:4px"><span> 请用你的"AI照妖镜"帮我验验这个户型图！</span><span>
</span><span>
</span><span>中介说：精装两居，南北通透，得房率超高！</span><span>
</span><span>实际：???</span><span>
</span><span>
</span><span>请帮我扒一扒：</span><span>
</span><span> 面积有没有水分？</span><span>
</span><span> 真的南北通透吗？</span><span>
</span><span> 有哪些"不能说的秘密"？</span><span>
</span><span> 如果是你，会买吗？</span><span>
</span><span>[上传户型图]</span></code></pre></p>
Skywork R1V4-Lite给出的深度分析报告：

感觉非常强！它从平面图上得出了两个非常重要的结论：得房率比较低，以及南北通透效果被走廊和户型设计大幅削弱。

Case 4：鼠标识别和购买——从看图到购物的完整链路

上次我去得到直播，然后遇到了小旭音乐的小旭，他带了这么一个鼠标，非常的小巧，他说非常好用。所以我也想知道说这是哪款鼠标、多少钱，以及在哪能买。

Skywork R1V4-Lite的完整任务链：

1.图像识别：识别鼠标的品牌、型号、特征2.信息搜索：查询产品详情、价格、购买渠道3.整合输出：给出完整的购买建议和链接

这种"看图即可购物"的能力，将多模态AI从"识别工具"升级为"行动助手"，这才是真正的Agentic智能。

既然日常购物能搞定，那生活中另一个高频场景——美食识别呢？作为一个吃货，我太需要一个能帮我"认菜"的AI了！

Case 5：美食溯源——从图片到文化的深度解读

我给了一张美食图片，其实从这张图片上来看，不大好看出是什么。

第一次尝试：直接问"这个是什么美食？"

这里已经很强了，他能够判断出来大致是澳大利亚和新西兰地区：

提示是澳大利亚的之后，很快给出了更准确的答案：

这种"图像识别+背景知识+文化溯源"的能力，让R1V4-Lite成为了真正的"美食百科全书"。

第三部分：专业鉴定能力测试

日常场景玩得很溜，但我更好奇的是：它能不能应对那些需要专业知识的高难度场景？比如艺术品鉴定、奢侈品真伪判断这种"吃专业饭"的领域。

Case 6：高仿画作真伪辨别——AI秒变专业鉴定师

这个测试我设了个"陷阱"：找了一张倒置的老勃鲁盖尔画作丢给Skywork R1V4-Lite。

我的提示词：

<p><pre style="margin:0">    <code style="background:#282c34;border-bottom-left-radius:5px;border-bottom-right-radius:5px;color:#abb2bf;display:block;font-size:14px;line-height:1.5;overflow-x:auto;padding:16px;padding-top:4px"><span>我收到一件疑似16世纪欧洲油画，但照片拍摄时角度不对。</span><span>
</span><span>请你作为艺术品鉴定专家：</span><span>
</span><span>1. 先将画作调整到正确朝向</span><span>
</span><span>2. 仔细观察笔触、颜料、签名等细节</span><span>
</span><span>3. 判断画作的年代、流派和风格</span><span>
</span><span>4. 评估是否为真品，给出判断依据</span><span>
</span><span>5. 如果是赝品，指出可疑之处</span><span>
</span><span>[上传倒置的油画照片]</span></code></pre></p>
Skywork R1V4-Lite的表现让我震惊：

1.主动检测并旋转图像：识别出画作倒置，自动调整到正确朝向2.裁剪关键细节：放大签名、笔触、颜料堆叠、裂纹等关键特征3.深度分析：结合艺术史知识，分析画作风格、技法、年代4.真伪判断：综合多个维度，给出专业级的鉴定结论

最终它判断：这很可能是真品！

实际答案：这确实是《猎人雪归》，1565年，木板油画，117厘米×162厘米，奥地利维也纳艺术史博物馆藏。

很强！这种主动式的图像操作+深度推理能力，传统"只能看图回答"的模型根本做不到。

古代艺术品能鉴定，那现代奢侈品呢？华强北的"高仿"产品可是出了名的难辨认，试试看？

Case 7：华强北手表鉴定——真假一眼识破

测试场景：识别苹果手表的真伪。

Skywork R1V4-Lite的识别非常清楚，我感觉有点超标了。

实际答案：带保护壳的为Hello 3代（华强北品牌），上面的是原装正品。

这个功能在电商验货、二手交易、海关查验等场景都能派上大用场。

第四部分：学术研究场景测试

专业鉴定能力验证完毕，让我们把难度再提升一个档次——进入学术研究领域。这些场景需要的不仅是识别，更需要深度的知识关联和推理能力。

Case 8：历史老照片——时空定位的魔法

测试场景：给Skywork R1V4-Lite一张泛黄的老照片，让它推测拍摄的时间和地点。

这张照片你能看出来是哪个年代在哪里吗？

Skywork R1V4-Lite的推理过程：

1.裁剪关键特征：建筑细节、街道布局、人物服饰2.图像搜索：在历史资料库中搜索相似场景3.综合推理：结合建筑风格、时代特征进行时空定位

公布答案：1926年的广州海珠区！

还真的挺厉害！这种跨模态的信息检索和推理能力，对于想要寻找家族根源、还原历史记忆的人来说，太有价值了。

现代历史它能推断，那更古老的文字呢？来个真正的时空穿越——古文识别！

Case 9：古文识别——特殊语言文字也能解读

这个你看得懂是什么语言吗？反正我是不懂。

Skywork R1V4-Lite也能解读！

它不仅识别出了特殊的古文字体，还给出了释义和历史背景。这种能力对于历史研究、文物鉴定、古籍整理等专业场景非常有价值。

从人类文明到大自然，接下来测测它对生物多样性的理解。故意找个生僻的珍稀物种，看能不能难倒它！

Case 10：野生动物物种识别——珍稀物种也难不倒

我想着找一个难一点的，珍稀物种，没看过的！

没想到还是被识别出来了……

Skywork R1V4-Lite不仅识别出了物种名称，还给出了详细的生态信息、保护等级、栖息地特征等专业知识。

这种能力对于生态研究、野外科考、生物多样性保护等场景非常实用。

第五部分：趣味挑战收尾

测了这么多严肃的场景，最后来个轻松的收尾——找不同游戏。人类都经常输的游戏，AI能赢吗？

Case 11：找不同游戏——秒杀人类的像素级观察力

找不同是一个非常难的游戏，我自己经常都找不出来。然后我们来试一下它行不行。

我的提示词：

<p><pre style="margin:0">    <code style="background:#282c34;border-bottom-left-radius:5px;border-bottom-right-radius:5px;color:#abb2bf;display:block;font-size:14px;line-height:1.5;overflow-x:auto;padding:16px;padding-top:4px"><span>【找不同游戏挑战】</span><span>
</span><span>这是一组经典"找不同"图片</span><span>
</span><span>请发挥AI的超强观察力：</span><span>
</span><span> 找出所有不同之处（有几处算几处）</span><span>
</span><span> 在图上标注每处差异的位置</span><span>
</span><span> 用文字描述每处差异是什么</span><span>
</span><span> 按难度排序（哪些明显，哪些隐蔽）</span><span>
</span><span>
</span><span>让我看看AI能不能秒杀人类！</span></code></pre></p>
结果：Skywork R1V4-Lite系统性扫描两张图片，找出了多处差异并标注了位置。

实际对比后发现，找对了3点。漏了个男孩眼睛大小不同。

虽然准确率还有提升空间，但这种系统化的对比策略（从左到右、从上到下扫描）和像素级的观察能力，已经展现出了多模态模型在图像对比场景的潜力。

技术突破：图像操作 × 深度推理交织训练

测试完这11个真实案例，我最大的感受是：SkyworkR1V4-Lite真的不只是"看图"，而是"行动"。