Zebra-CoT 是由哥伦比亚大学、马里兰大学、南加州大学和纽约大学于 2025 年联合发布的一个视觉语言推理数据集，相关论文成果为「Zebra-CoT: A Dataset for Interleaved Vision Language Reasoning」，旨在推动模型更好地理解图像与文本之间的逻辑关系，广泛应用于视觉问答、图像描述生成等领域，帮助提升推理能力和准确性。

该数据集包含 182,384 个样本，涵盖 4 个主要类别：科学推理、二维视觉推理、三维视觉推理以及视觉逻辑与策略游戏，这些样本包含逻辑连贯的交错文本-图像推理轨迹。

数据集结构：

• 问题描述：问题的文本描述。
• 问题图像：根据问题的性质，可能伴随零个或多个图像。
• 推理图像：在解决问题过程中，至少有一个或多个支持中间推理步骤的视觉辅助工具。
• 文本推理轨迹：一系列文本思考以及相应的视觉草图或图表占位符。
• 最终答案：问题的解决方案。