多模态 AI 的发展已经进入了“融合纪元”，不再是“看图说话”或“图文转换”那么简单。
我们需要的是一个能理解图文视频、融合信息、做出复杂推理并生成内容的统一基础模型。
现在，字节跳动正式开源了他们的通用多模态大模型：BAGEL，一个原生支持多模态输入输出 + 思维链推理 + MoE 架构优化的跨模态超级 AI。
通过数万亿token的交错多模态数据集（文本、图像、视频、网页）预训练，具备强大的泛化能力和世界知识。
它理解图像比 Qwen2.5-VL 更准，推理能力超 InternVL-2.5，图像生成对标 Stable Diffusion 3，堪称“开源版GPT-4o”。
核心功能
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原生多模态理解生成：原生支持文字、图像、视频和 Web 数据的理解与生成，能无缝融合多种模态信息。
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思维链推理能力：显式输出中间步骤，支持逐步推理和复杂问题拆解。
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强大图像生成能力：图像合成媲美 SD3，支持编辑、补全、未来帧预测等任务。
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高效MoT架构：14B总参数，7B活跃参数，推理速度快，普通GPU即可运行，降低硬件门槛。
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顶级性能：在10+多模态基准测试中超越Qwen2.5-VL、InternVL-2.5，图像生成媲美SD3，推理能力接近GPT-4o。
快速入手
BAGEL的安装和使用非常友好，官方提供详细文档（GitHub），支持本地和云端部署。
① 克隆项目，并创建虚拟环境，安装依赖项
git clone https://github.com/bytedance-seed/BAGEL.git
cd BAGEL
conda create -n bagel python=3.10 -y
conda activate bagel
pip install -r requirements.txt
② 下载预训练模型
from huggingface_hub import snapshot_download
save_dir = "/path/to/save/BAGEL-7B-MoT"
repo_id = "ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT"
cache_dir = save_dir + "/cache"
snapshot_download(cache_dir=cache_dir,
local_dir=save_dir,
repo_id=repo_id,
local_dir_use_symlinks=False,
resume_download=True,
allow_patterns=["*.json", "*.safetensors", "*.bin", "*.py", "*.md", "*.txt"],
)
③ 通过项目目录下的 inference.ipynb 开始使用 BAGEL！
应用场景
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自由图像编辑：基于文本 + 原图精确修改，如“将这只猫变成蓝色机器人”
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多模态问答：给出图+文+视频，让模型分析事件真相或细节逻辑
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视频理解与未来预测：识别当前视频帧并预测未来动作或场景变化
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虚拟世界导航：输入地图图像或场景序列，模型生成导航路径
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3D重建/生成：输入多角度图像 → 输出 3D 结构、空间草图或建模代码
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视觉链式推理：类似“图中小明买了几瓶饮料？”，支持图中找线索 + 思维步骤输出
技术亮点拆解
1. 原生多模态融合架构
所有模态通过编码器统一映射至统一 token space，不依赖特定输入“适配器”，天然支持模态混合推理。
2. 思维链能力 (Chain-of-Thought)
模型生成中可输出显式中间步骤（推理链、图像编辑动作序列等），有助于解释模型行为，提升可靠性。
3. MoT 架构
总参数 14B，仅启用 7B 活跃路径。相比普通 7B 模型具备更强泛化力，又比全参数高效。
4. 多模态交错预训练
文本、图像、视频、时间序列等模态交错训练。融合语言理解、视觉感知与世界常识。
写在最后
BAGEL 是字节跳动Seed团队开发的一款开源多模态基础模型，支持多模态理解、生成和复杂推理，性能超越Qwen2.5-VL、InternVL-2.5，图像生成媲美SD3。
无论是生成创意视频、解决学术问题，还是编辑图像、导航虚拟世界，BAGEL 都能让你事半功倍。它的思维链和多轮对话能力更是锦上添花，让复杂任务变得透明可控。
未来，BAGEL 可能成为多模态 AI 的标杆，成为媲美 GPT-4o 的开源替代品。
GitHub 项目地址：github.com/bytedance-s…
HF 模型地址：huggingface.co/ByteDance-S…
