报告丨多模态大语言模型技术发展报告

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前言：

人工智能的发展正进入一个以多模态融合为核心标志的新纪元。

作者| 方文三

图片来源 |网 络

人工智能的发展正进入一个以多模态融合为核心标志的新纪元。继大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理领域取得革命性突破之后AI研究的焦点正迅速转向能够同时理解和生成文本、图像、音频、视频乃至更复杂模态信息的统一模型。2025年我们见证了多模态大语言模型的爆发式增长其技术迭代速度和能力边界的拓展远超预期，深刻地重塑着人机交互的范式、内容创作的流程以及科学研究的边界。

从早期的双流架构探索如ViLBERT和LXMERT到CLIP凭借对比学习实现视觉与语言的深度对齐多模态技术的发展历经了漫长的积累。然而直到2023年随着LLaVA等工作的出现将视觉编码器与大型语言模型相结合的“指令微调”（Instruction Tuning）范式才真正点燃了社区的热情使得模型能够以前所未有的方式遵循人类指令来执行多模态任务。这一阶段开源社区的繁荣特别是LLaMA系列模型的开放极大地加速了技术的普及与创新。

进入2024年研究的重点转向了“统一建模”。以Meta的Chameleon和谷歌的VITRON为代表的模型开始尝试在单一架构内统一理解与生成任务打破了两者之间的壁垒。Show-o等工作更是探索了自回归（Autoregressive）与扩散（Diffusion）两种生成范式的混合旨在兼顾生成质量与效率。这些探索为2025年的技术爆发奠定了坚实的基础。

2025年我们目睹了多模态技术从“统一”走向“全能”的飞跃。以Janus为代表的“解耦设计”理念通过为理解和生成任务提供独立的视觉编码路径显著提升了模型的综合性能解决了早期融合架构的内在冲突。紧接着以JanusFlow和NExT-OMNI为代表的模型创新性地引入了整流流（Rectified Flow）和离散流匹配（Discrete Flow Matching）等更先进的生成范式进一步提升了生成质量和效率。在应用层面VITA-1.5在实时视觉-语音交互方面取得了接近GPT-4o的性能而阿里巴巴的Qwen3-Omni则首次在单一原生全模态模型中实现了跨越文本、图像、音频、视频所有主流模态的最先进性能。与此同时Mogao在交错多模态内容生成方面的突破预示着AI在内容创作领域将扮演更为核心的角色。

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