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1、多模态大语言模型技术发展报告多模态大语言模型技术发展报告主编单位：中科算网科技有限公司算泥 AI 开发者社区（https:/）多模态大语言模型技术发展报告多模态大语言模型技术发展报告目目 录录序言.11.研究背景与动机.12.多模态大语言模型的定义与范畴.23.报告研究方法与数据来源.34.报告结构与阅读指南.55.核心发现与关键洞察.5第一章：多模态大语言模型发展历程.61.1 早期探索阶段（2017-2020）：奠基与探索.61.1.1 视觉-语言模型的起源：双流架构的探索.71.1.2 跨模态对齐的突破：CLIP 与对比学习.81.1.3 技术局限与挑战.91.2 快速发展阶段（2021

2、-2023）：LLM 驱动的范式革命.91.2.1 大语言模型的崛起及其对多模态的启发.91.2.2 视觉-语言预训练的突破：BLIP 系列的演进.101.2.3 多模态指令微调的兴起：LLaVA 的开创性工作.111.2.4 开源生态的繁荣.121.3 统一建模阶段（2024）：走向理解与生成的融合.121.3.1 理解与生成的统一尝试：Chameleon 与 VITRON.121.3.2 混合生成范式的出现：Show-o 的探索.141.3.3 全模态模型的萌芽.141.3.4 工业界的激烈竞争：GPT-4V 与 Gemini.15多模态大语言模型技术发展报告多模态大语言模型技术发展报告1

3、.4 全模态爆发阶段（2025）：迈向“全能”与“实时”.151.4.1 解耦设计的突破：Janus 的启示.151.4.2 流模型的崛起：JanusFlow 与 NExT-OMNI.161.4.3 实时交互的实现：VITA-1.5 的突破.171.4.4 原生全模态的成熟：Qwen3-Omni 的工业级实现.181.4.5 交错生成的创新：Mogao 的涌现能力.191.4.6 多模态走进物理世界.191.4.7 国内代表性模型的崛起与特色.19第二章：核心技术架构与训练方法的进化.212.1 建模范式的演进：从外部集成到原生统一.212.1.1 外部专家集成建模（Pre-2023）：LLM

4、 作为“大脑”协调器.212.1.2 模块化联合建模（2023-2024）：寻找最佳“连接”方式.222.1.3 端到端统一建模（2024-2025）：迈向原生多模态.232.2 视觉编码器的设计：从单一特征到解耦表示.242.2.1 传统视觉编码器：ViT 与 CLIP 的奠基.242.2.2 高分辨率处理：应对细节挑战.252.2.3 解耦视觉编码：Janus 的革命性设计.262.2.4 像素级编码：VITRON 的统一表示.262.3 语言模型骨干网络：多模态智能的“思考中枢”.272.3.1 主流 LLM 骨干的选择：开源社区的赋能.272.3.2 参数规模的影响：越大越好但需权衡.

5、282.3.3 架构的微调与适配.28多模态大语言模型技术发展报告多模态大语言模型技术发展报告2.4 模态对齐机制：搭建跨模态沟通的桥梁.292.4.1 线性投影层：最简单的连接.292.4.2 Q-Former 架构：高效的查询压缩.302.4.3 MoE 连接器：专家网络实现自适应对齐.302.4.4 全模态对齐的挑战与发现.312.5 生成范式的革命：追求质量、速度与统一.322.5.1 传统生成范式：自回归与扩散的权衡.322.5.2 混合生成范式的探索：Show-o 的启示.332.5.3 流模型的崛起：JanusFlow 与 NExT-OMNI 的突破.332.6 训练方法的创新：

6、追求数据效率与能力对齐.352.6.1 两阶段训练范式：预训练+指令微调.352.6.2 多阶段渐进式训练：VITA-1.5 的精细化策略.362.6.3 数据策略的创新：从海量噪声到高质量合成.372.7 国内代表性模型的架构创新.372.8 OpenVLA：开启开源机器人操控新时代.39第三章：数据来源与评估基准.413.1 数据来源：多模态智能的基石.413.1.1 预训练数据集：奠定通用视觉-语言基础.413.1.2 指令微调数据集：对齐人类意图的关键.423.2 评估基准：度量多模态智能的标尺.433.2.1 通用能力评估基准：全面考察综合素质.433.2.2 特定任务评估基准：衡量