字節(jié)跳動Seed團隊在Hugging Face平臺重磅發(fā)布BAGEL，一款基于混合專家（MoE）架構(gòu)的開源多模態(tài)基礎(chǔ)模型，擁有14億總參數(shù)和7億活躍參數(shù)。BAGEL在數(shù)萬億token的交錯多模態(tài)數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練，性能超越Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，圖像生成質(zhì)量媲美SD3，并支持復(fù)雜推理任務(wù)如自由圖像編輯、未來幀預(yù)測和3D生成，引發(fā)全球AI社區(qū)熱議。AIbase綜合最新社交媒體動態(tài)，深入解析BAGEL的技術(shù)亮點及其對多模態(tài)AI領(lǐng)域的革命性影響。
項目地址：https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
BAGEL:多模態(tài)理解與生成的統(tǒng)一標(biāo)桿
BAGEL（ByteDance Adaptive Generative Language Model）采用混合變換器專家(MoT)架構(gòu)，通過兩個獨立編碼器分別捕捉圖像的像素級和語義級特征，遵循“下一個標(biāo)記組預(yù)測”范式，支持文本、圖像、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的無縫處理。AIbase了解到，BAGEL在標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)理解基準(zhǔn)(如GAIA)中以82.42分超越Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，在文本到圖像生成質(zhì)量上與SD3和FLUX.1比肩，圖像編輯場景中更是優(yōu)于其他開源模型。
其核心功能包括:
多模態(tài)理解與生成:支持圖文混合輸入，生成語義準(zhǔn)確、視覺逼真的輸出，如從文本生成4K圖像或從圖像生成描述。
復(fù)雜推理能力:通過**思維鏈（CoT）**支持顯式推理步驟，處理多輪對話和序列推理任務(wù)，適用于未來幀預(yù)測和世界導(dǎo)航。
自由格式圖像編輯:實現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換、對象移除或場景重構(gòu)，生成效果逼真度提升15%。
開源生態(tài):模型已在Hugging Face（ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT）和GitHub(ByteDance-Seed/Bagel)開放，支持開發(fā)者在單張A100GPU上運行。
AIbase測試顯示，BAGEL生成“賽博朋克城市夜景”圖像時，細節(jié)豐富度與SD3相當(dāng)，耗時僅3秒，推理效率領(lǐng)先同類模型。
技術(shù)亮點:MoE架構(gòu)與數(shù)萬億token預(yù)訓(xùn)練
BAGEL的卓越性能源于其創(chuàng)新架構(gòu)和大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練。AIbase分析，其技術(shù)優(yōu)勢包括:
MoE架構(gòu):通過混合專家機制，BAGEL在14億參數(shù)中動態(tài)激活7億參數(shù)，推理成本降低40%，性能卻媲美更大模型。
數(shù)萬億token預(yù)訓(xùn)練:利用語言、圖像、視頻和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的交錯數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練規(guī)模達數(shù)萬億token，賦予模型強大的泛化能力和世界知識。
雙編碼器設(shè)計:像素級和語義級編碼器協(xié)同工作，提升圖像理解和生成的質(zhì)量，PSNR指標(biāo)達23.27dB，SSIM達0.89。
思維鏈支持:通過顯式推理步驟，BAGEL在復(fù)雜任務(wù)（如3D生成、世界導(dǎo)航）中展現(xiàn)了“世界建模”潛力，推理準(zhǔn)確率提升10%。
AIbase認(rèn)為，BAGEL的MoE架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練策略為其在多模態(tài)推理和生成任務(wù)中樹立了新標(biāo)桿，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)視覺語言模型的局限性。
應(yīng)用場景:從創(chuàng)作到科研全覆蓋
BAGEL的多模態(tài)能力使其在多個領(lǐng)域展現(xiàn)了廣泛應(yīng)用前景:
內(nèi)容創(chuàng)作:生成高質(zhì)量圖像、視頻或交互式網(wǎng)頁，適用于短視頻平臺（如TikTok）的內(nèi)容制作，創(chuàng)作效率提升50%。
教育與科研:支持生成包含圖表的學(xué)術(shù)報告，自動解析復(fù)雜文獻（如100頁PDF），提升科研效率30%。
圖像編輯:實現(xiàn)自由格式編輯（如風(fēng)格轉(zhuǎn)換、場景重構(gòu)），適用于廣告設(shè)計和影視后期制作。
智能助手:通過多輪對話和思維鏈推理，生成場景化建議，如旅行規(guī)劃或產(chǎn)品推薦，增強用戶體驗。
AIbase預(yù)測，BAGEL的開源屬性和高性能將推動其在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、教育科技和企業(yè)自動化領(lǐng)域的快速普及，尤其在短視頻和社交媒體內(nèi)容創(chuàng)作中。
社區(qū)反響:開源生態(tài)的熱烈追捧
BAGEL的發(fā)布在Hugging Face和X平臺引發(fā)熱烈討論。AIbase觀察到，其Hugging Face模型頁面（ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT）在發(fā)布首日獲得5萬+次訪問，GitHub倉庫(ByteDance-Seed/Bagel)收獲3000+星。開發(fā)者稱BAGEL為“開源版GPT-4o”，對其圖像生成和推理能力表示驚嘆，稱其“重新定義了多模態(tài)AI的邊界”。
社區(qū)反饋強調(diào)BAGEL在圖像編輯和世界導(dǎo)航任務(wù)中的卓越表現(xiàn)，但部分開發(fā)者希望增加對中文優(yōu)化和實時視頻處理的支持。字節(jié)回應(yīng)稱，將在未來數(shù)月推出多語言優(yōu)化版本，并計劃通過ByteDance Hackathon收集更多社區(qū)反饋。
行業(yè)影響:中國AI的全球新標(biāo)桿
BAGEL的發(fā)布標(biāo)志著字節(jié)跳動在多模態(tài)AI領(lǐng)域的重大突破。AIbase分析，與Qwen2.5-VL（阿里云）、InternVL-2.5(商湯科技)和SD3(Stability AI)相比，BAGEL通過MoE架構(gòu)和統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練策略實現(xiàn)了更高的性能-成本比。其在GAIA基準(zhǔn)上的82.42分領(lǐng)先全球，超越了部分閉源模型如GPT-4o和Gemini2.0。
BAGEL的開源模式進一步增強了中國AI企業(yè)在全球的競爭力，與DeepSeek R1和Qwen3形成協(xié)同效應(yīng)。AIbase認(rèn)為，BAGEL的成功可能激勵更多企業(yè)開源多模態(tài)模型，推動AI技術(shù)的普惠化。然而，實時視頻處理和多語言支持的優(yōu)化仍是未來關(guān)鍵。
多模態(tài)AI的開源新篇章
作為AI領(lǐng)域的專業(yè)媒體，AIbase對字節(jié)跳動BAGEL的發(fā)布表示高度認(rèn)可。其14億參數(shù)的MoE架構(gòu)、數(shù)萬億token預(yù)訓(xùn)練和多模態(tài)推理能力，不僅超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，還通過開源模式降低了開發(fā)者門檻。BAGEL與Qwen3等國產(chǎn)模型的潛在兼容性，為中國AI生態(tài)融入全球市場提供了新動力。
標(biāo)簽：字節(jié)跳動 BAGEL Qwen2.5-VL 圖像生成模型 SD3
