字節跳動Seed團隊在Hugging Face平臺重磅發佈BAGEL，一款基於混合專家（MoE）架構的開源多模態基礎模型，擁有14億總參數和7億活躍參數。BAGEL在數萬億token的交錯多模態數據集上預訓練，性能超越Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，圖像生成質量媲美SD3，並支持複雜推理任務如自由圖像編輯、未來幀預測和3D生成，引發全球AI社區熱議。AIbase綜合最新社交媒體動態，深入解析BAGEL的技術亮點及其對多模態AI領域的革命性影響。

image.png

項目地址：https://github.com/bytedance-seed/BAGEL

BAGEL:多模態理解與生成的統一標杆

BAGEL（ByteDance Adaptive Generative Language Model）採用混合變換器專家(MoT)架構，通過兩個獨立編碼器分別捕捉圖像的像素級和語義級特徵，遵循“下一個標記組預測”範式，支持文本、圖像、視頻等多模態數據的無縫處理。AIbase瞭解到，BAGEL在標準多模態理解基準(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量上與SD3和FLUX.1比肩，圖像編輯場景中更是優於其他開源模型。

其核心功能包括:

多模態理解與生成:支持圖文混合輸入，生成語義準確、視覺逼真的輸出，如從文本生成4K圖像或從圖像生成描述。

複雜推理能力: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，適用於未來幀預測和世界導航。

自由格式圖像編輯:實現風格轉換、對象移除或場景重構，生成效果逼真度提升15%。

開源生態:模型已在Hugging Face（ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT）和GitHub(ByteDance-Seed/Bagel)開放，支持開發者在單張A100GPU上運行。

AIbase測試顯示，BAGEL生成“賽博朋克城市夜景”圖像時，細節豐富度與SD3相當，耗時僅3秒，推理效率領先同類模型。

技術亮點:MoE架構與數萬億token預訓練

BAGEL的卓越性能源於其創新架構和大規模預訓練。AIbase分析，其技術優勢包括:

MoE架構:通過混合專家機制，BAGEL在14億參數中動態激活7億參數，推理成本降低40%，性能卻媲美更大模型。

數萬億token預訓練:利用語言、圖像、視頻和網絡數據的交錯數據集，訓練規模達數萬億token，賦予模型強大的泛化能力和世界知識。

雙編碼器設計:像素級和語義級編碼器協同工作，提升圖像理解和生成的質量，PSNR指標達23.27dB，SSIM達0.89。

思維鏈支持:通過顯式推理步驟，BAGEL在複雜任務（如3D生成、世界導航）中展現了“世界建模”潛力，推理準確率提升10%。

AIbase認爲，BAGEL的MoE架構和預訓練策略爲其在多模態推理和生成任務中樹立了新標杆，挑戰了傳統視覺語言模型的侷限性。

應用場景:從創作到科研全覆蓋

BAGEL的多模態能力使其在多個領域展現了廣泛應用前景:

內容創作:生成高質量圖像、視頻或交互式網頁，適用於短視頻平臺（如TikTok）的內容製作，創作效率提升50%。

教育與科研:支持生成包含圖表的學術報告，自動解析複雜文獻（如100頁PDF），提升科研效率30%。

圖像編輯:實現自由格式編輯（如風格轉換、場景重構），適用於廣告設計和影視後期製作。

智能助手:通過多輪對話和思維鏈推理，生成場景化建議，如旅行規劃或產品推薦，增強用戶體驗。

AIbase預測，BAGEL的開源屬性和高性能將推動其在創意產業、教育科技和企業自動化領域的快速普及，尤其在短視頻和社交媒體內容創作中。

社區反響:開源生態的熱烈追捧

BAGEL的發佈在Hugging Face和X平臺引發熱烈討論。AIbase觀察到，其Hugging Face模型頁面（ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT）在發佈首日獲得5萬+次訪問，GitHub倉庫(ByteDance-Seed/Bagel)收穫3000+星。開發者稱BAGEL爲“開源版GPT-4o”，對其圖像生成和推理能力表示驚歎，稱其“重新定義了多模態AI的邊界”。

社區反饋強調BAGEL在圖像編輯和世界導航任務中的卓越表現，但部分開發者希望增加對中文優化和實時視頻處理的支持。字節迴應稱，將在未來數月推出多語言優化版本，並計劃通過ByteDance Hackathon收集更多社區反饋。

行業影響:中國AI的全球新標杆

BAGEL的發佈標誌着字節跳動在多模態AI領域的重大突破。AIbase分析，與Qwen2.5-VL（阿里雲）、InternVL-2.5(商湯科技)和SD3(Stability AI)相比，BAGEL通過MoE架構和統一預訓練策略實現了更高的性能-成本比。其在GAIA基準上的82.42分領先全球，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企業在全球的競爭力，與DeepSeek R1和Qwen3形成協同效應。AIbase認爲，BAGEL的成功可能激勵更多企業開源多模態模型，推動AI技術的普惠化。然而，實時視頻處理和多語言支持的優化仍是未來關鍵。

多模態AI的開源新篇章

作爲AI領域的專業媒體，AIbase對字節跳動BAGEL的發佈表示高度認可。其14億參數的MoE架構、數萬億token預訓練和多模態推理能力，不僅超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5，還通過開源模式降低了開發者門檻。BAGEL與Qwen3等國產模型的潛在兼容性，爲中國AI生態融入全球市場提供了新動力。