BAGEL 论文
商业闭源系统与学术/开源模型的差距很大，BAGEL 旨在通过开源统一架构+大规模交错数据主要解决：
- 架构割裂：理解/生成分属两条网络，信息被压缩在少量条件 token 中，长上下文推理受限。
- 数据贫乏：主要依赖静态图文对，缺乏真实世界的时序、物理与因果信号。
- 能力天花板：在复杂任务（自由图像操控、未来帧预测、世界导航）上与闭源模型存在数量级差距。
随着交织多模态预训练规模扩大，基础多模态理解与高保真生成能力最先收敛；随后涌现复杂编辑与自由视觉操控能力；最终长上下文推理开始赋能多模态理解与生成，表明原本独立的原子技能协同形成了跨模态的组合推理能力。
当前主流架构有三种：
- 自回归视觉生成：使用离散视觉 tokenizer（如 VQGAN）将图像编码为 tokens，通过自回归 Transformer 直接预测下一 token（文本 / 视觉统一建模）。代表模型如 Janus、Chameleon 等。优势是架构简单，可复用现有 LLM 基建，易于实现端到端训练。但生成质量受限，视觉生成效果显著低于扩散模型（如 SDXL），因自回归的顺序生成难以建模复杂像素依赖；并且推理效率低，逐 token 生成导致长序列推理延迟高（如生成 1024x1024 图像需数千步）。
- 外接生成模型：使用 LLM 甚至 VLM 作为 backbone，生成语义 condition，通过轻量级 Adapter 连接预训练扩散模型，其基于语义 condition 生成图像。代表模型如 DreamLLM、SEED-X、MetaQuery、BLIP3-o等。优势是可复用预训练权重，收敛迅速；且受益于扩散模型的高保真图像合成能力，生成质量高。但存在语义瓶颈，LLM 需将长上下文压缩为少量 latent tokens（如 64x64 特征图），导致细节丢失，尤其在长序列推理中表现不佳；且跨模态交互弱，理解与生成模块通过Adapter间接连接，难以实现深度语义对齐。
- 统一集成 Transformer：将 LLM 与扩散模型统一在单个 Transformer 架构中，共享自注意力层，支持端到端跨模态推理。代表模型如Transfusion、JanusFlow等。优势是无交互瓶颈，文本、图像、视频 tokens 在同一 Transformer 层中直接交互，避免信息压缩；且可扩展性强，支持大规模交错数据训练，兼容长上下文和复杂任务；最重要的是通过共享参数，理解与生成能力可协同优化，促进复杂推理能力的涌现。但存在的挑战很明显，训练成本高，需同时优化语言建模与扩散生成，计算资源需求显著高于前两类方案。
字节这篇工作核心是通过交错多模态数据（包括图像、视频、导航等多种信息），结合更多场景的导航数据，把多模态信息直接作为模型输入，而不是像以前那样把视觉等信息仅作为文字条件或辅助提示。模型内部通过分离的FFN和KV机制设计，保证不同模态数据既能保持各自特征，又能互相影响和融合，增强了跨模态的深度理解和推理能力。底层模型基于Qwen2.5做调整和优化，使得这套架构能很好支持论文里提到的图像理解、视频处理、导航等复杂任务，实现更强的多模态交互和应用。
这样，模型不再是单向地用文字去“控制”图像信息，而是多模态数据间双向、甚至多向地相互作用。
在训练过程中，构建了三种视觉表征：噪声化 VAE 表征（用于 Rectified-Flow）、纯净 VAE 表征（作为图像/文本 token 生成的条件输入）、ViT 视觉表征（统一不同模态数据输入规范）——区分扩散与自回归生成。使用了广义因果注意力，采用 Pytorch FlexAttention，KV 缓存规则——仅存储纯净的 VAE 表征和 ViT 视觉表征（噪声 VAE 是前向扩散阶段的噪声预测，仅用于 MSE）；图像生成完成后，上下文的含噪 VAE 标记被替换为纯净版。采用 Classifier-Free Guidance，对文本采用 10% 的 dropout，ViT 采用 50% 的 dropout，纯净 VAE 采用 10% 的 dropout。
理解专家（处理Text / ViT tokens）与生成专家（处理 VAE tokens）共享自注意力层，实现语义信息的无损传递（如下图所示，MoT 架构的 MSE 损失收敛更快，CE Loss也稳定更低）。
覆盖文本、图像、视频、网页四大模态，总量达数万亿token。
- 视频-文本交错数据：来自公开视频库（如 YouTube 教育视频、科普短片）+ 开源数据集 Koala36M（含交互场景）、MVImgNet2.0（多视角物体数据）。
- 网页-文本交错数据：来自OmniCorpus 网页数据集（含教程、百科、设计文档）+ 结构化编辑数据集（如 OmniEdit、UltraEdit）。
- 以及推理以增强数据：包括文生图、自由图像操控和智能编辑，使用开源VLM/LLM辅助构建推理过程。
训练时采用四阶段渐进训练：
- 对齐阶段：仅训练视觉 - 语言连接器，对齐 ViT 与语言模型。
- 预训练阶段：全模型训练，以图像 - 文本对为主（占比 60%），初步掌握基础生成。
- 持续训练阶段：提升视频 / 网页数据比例（各占 15%），增加分辨率至 1024x1024，强化长上下文推理。
- 监督微调阶段：精选高质量指令数据，优化多轮对话与复杂编辑。
实验
在 MMMU 和 MM-Vet 基准测试中，BAGEL显著超越开源统一模型Janus-Pro，提升了 14.3 分和 17.1 分。与 Qwen2.5-VL 和 InternVL2.5 等专用理解模型相比，BAGEL 在大多数这些基准测试中表现出更优越的性能，这表明我们的 MoT 设计在保持强大视觉理解能力的同时，有效缓解了任务冲突。
采用GenEval评测物体对齐与属性生成能力，采用WISE评测世界知识推理能力，从上表定量结果可以发现：在GenEval上BAGEL取得88% 总分，超越 SD3-Medium（74%）、Janus-Pro（80%），接近 FLUX.1-dev（82%）。在WISE上，BAGEL取得52% 原始得分，启用 “CoT” 后提升至 70%，比未使用 CoT 的版本高出 0.18，且显著超越了所有现有开源模型（之前的最佳成绩为 MetaQuery-XL 的 0.55），逼近 GPT-4o（80%）。
