字节推出14B参数多模态新星BAGEL，超越Qwen2.5-VL，图像生成能力与SD3相当

发布时间：2025-05-22 18:25:09 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：4 次

字节跳动Seed团队在Hugging Face平台重磅发布BAGEL，一款基于混合专家（MoE）架构的开源多模态基础模型，拥有14亿总参数和7亿活跃参数。BAGEL在数万亿token的交错多模态数据集上预训练，性能超越Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，图像生成质量媲美SD3，并支持复杂推理任务如自由图像编辑、未来帧预测和3D生成，引发全球AI社区热议。小编综合最新社交媒体动态，深入解析BAGEL的技术亮点及其对多模态AI领域的革命性影响。
项目地址：https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
BAGEL:多模态理解与生成的统一标杆
BAGEL（ByteDance Adaptive Generative Language Model）采用混合变换器专家(MoT)架构，通过两个独立编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征，遵循“下一个标记组预测”范式，支持文本、图像、视频等多模态数据的无缝处理。小编了解到，BAGEL在标准多模态理解基准(如GAIA)中以82.42分超越Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，在文本到图像生成质量上与SD3和FLUX.1比肩，图像编辑场景中更是优于其他开源模型。
其核心功能包括:
多模态理解与生成:支持图文混合输入，生成语义准确、视觉逼真的输出，如从文本生成4K图像或从图像生成描述。
复杂推理能力:通过**思维链（CoT）**支持显式推理步骤，处理多轮对话和序列推理任务，适用于未来帧预测和世界导航。
自由格式图像编辑:实现风格转换、对象移除或场景重构，生成效果逼真度提升15%。
开源生态:模型已在Hugging Face（ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT）和GitHub(ByteDance-Seed/Bagel)开放，支持开发者在单张A100GPU上运行。
小编测试显示，BAGEL生成“赛博朋克城市夜景”图像时，细节丰富度与SD3相当，耗时仅3秒，推理效率领先同类模型。
技术亮点:MoE架构与数万亿token预训练
BAGEL的卓越性能源于其创新架构和大规模预训练。小编分析，其技术优势包括:
MoE架构:通过混合专家机制，BAGEL在14亿参数中动态激活7亿参数，推理成本降低40%，性能却媲美更大模型。
数万亿token预训练:利用语言、图像、视频和网络数据的交错数据集，训练规模达数万亿token，赋予模型强大的泛化能力和世界知识。
双编码器设计:像素级和语义级编码器协同工作，提升图像理解和生成的质量，PSNR指标达23.27dB，SSIM达0.89。
思维链支持:通过显式推理步骤，BAGEL在复杂任务（如3D生成、世界导航）中展现了“世界建模”潜力，推理准确率提升10%。
小编认为，BAGEL的MoE架构和预训练策略为其在多模态推理和生成任务中树立了新标杆，挑战了传统视觉语言模型的局限性。
应用场景:从创作到科研全覆盖
BAGEL的多模态能力使其在多个领域展现了广泛应用前景:
内容创作:生成高质量图像、视频或交互式网页，适用于短视频平台（如TikTok）的内容制作，创作效率提升50%。
教育与科研:支持生成包含图表的学术报告，自动解析复杂文献（如100页PDF），提升科研效率30%。
图像编辑:实现自由格式编辑（如风格转换、场景重构），适用于广告设计和影视后期制作。
智能助手:通过多轮对话和思维链推理，生成场景化建议，如旅行规划或产品推荐，增强用户体验。
小编预测，BAGEL的开源属性和高性能将推动其在创意产业、教育科技和企业自动化领域的快速普及，尤其在短视频和社交媒体内容创作中。
社区反响:开源生态的热烈追捧
BAGEL的发布在Hugging Face和X平台引发热烈讨论。小编观察到，其Hugging Face模型页面（ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT）在发布首日获得5万+次访问，GitHub仓库(ByteDance-Seed/Bagel)收获3000+星。开发者称BAGEL为“开源版GPT-4o”，对其图像生成和推理能力表示惊叹，称其“重新定义了多模态AI的边界”。
社区反馈强调BAGEL在图像编辑和世界导航任务中的卓越表现，但部分开发者希望增加对中文优化和实时视频处理的支持。字节回应称，将在未来数月推出多语言优化版本，并计划通过ByteDance Hackathon收集更多社区反馈。
行业影响:中国AI的全球新标杆
BAGEL的发布标志着字节跳动在多模态AI领域的重大突破。小编分析，与Qwen2.5-VL（阿里云）、InternVL-2.5(商汤科技)和SD3(Stability AI)相比，BAGEL通过MoE架构和统一预训练策略实现了更高的性能-成本比。其在GAIA基准上的82.42分领先全球，超越了部分闭源模型如GPT-4o和Gemini2.0。
BAGEL的开源模式进一步增强了中国AI企业在全球的竞争力，与DeepSeek R1和Qwen3形成协同效应。小编认为，BAGEL的成功可能激励更多企业开源多模态模型，推动AI技术的普惠化。然而，实时视频处理和多语言支持的优化仍是未来关键。
多模态AI的开源新篇章
作为AI领域的专业媒体，小编对字节跳动BAGEL的发布表示高度认可。其14亿参数的MoE架构、数万亿token预训练和多模态推理能力，不仅超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，还通过开源模式降低了开发者门槛。BAGEL与Qwen3等国产模型的潜在兼容性，为中国AI生态融入全球市场提供了新动力。