BAGEL：字节跳动Seed团队开源的 All-in-One 多模态 AI 模型

一、BAGEL是什么

BAGEL是字节跳动Seed团队开源的一款All-in-One多模态统一基础模型，具备7B活跃参数（总参数14B），采用创新的混合Transformer专家（MoT）架构，基于大规模交错式文本、图像、视频及网页数据完成预训练。该模型打破了传统多模态模型“理解与生成模块分离”的架构瓶颈，在多项公开评测基准中性能超越主流开源竞品，同时支持长思维链（CoT）推理以提升复杂任务处理能力。

从参数规模来看，BAGEL采用“激活参数+总参数”的灵活设计，其活跃参数为70亿，总参数规模达140亿，既能保证复杂任务的处理能力，又能通过参数激活机制降低推理阶段的计算成本。从训练数据维度，BAGEL区别于传统模型仅依赖图文配对数据的训练方式，首次将大规模交错式多模态数据（包含文本、图像、视频、网页数据）纳入预训练体系，其中视频数据的引入为模型提供了天然的时空动态特征，使其具备了对物理世界连续性的认知基础。

从核心定位来看，BAGEL不仅是一款“能生成图像的视觉语言模型”，更是具备“世界建模”能力的多模态智能体，可实现从基础的图文对话、图像生成，到高阶的3D空间导航、未来帧预测等复杂任务，填补了开源多模态模型在“认知级多模态能力”上的空白。

二、功能特色

BAGEL的功能特色可概括为“统一化、高能力、强涌现”三大核心，其具体能力优势可通过与主流开源多模态模型的对比清晰体现，同时具备多项独有的高阶功能：

（一）核心功能对比

数据来源：BAGEL官方论文及公开评测报告

（二）独有功能特色

1. 理解-生成能力一体化 BAGEL采用无架构瓶颈的设计，实现了多模态理解与生成能力的深度融合，无需额外外接生成模块即可完成“图文问答-图像生成-图像编辑”的全流程任务。例如用户可先询问“这张图片里的小猫是什么品种”，再指令“把这只小猫换成布偶猫，背景改为秋日落叶”，模型可直接基于前序对话的理解完成编辑，无需重新输入上下文。

2. 世界建模级高阶能力 依托视频数据的时空特征训练，BAGEL具备了“世界建模”的基础能力，可实现3D空间操作（对图像中的物体进行多角度旋转）、未来帧预测（根据视频前5帧预测后续场景）、虚拟世界导航（在游戏、动画场景中规划行进路径）等，且该能力可泛化至卡通、艺术创作等非真实场景，是开源模型中首个具备该能力的多模态系统。

3. 长思维链推理增强 模型原生支持长思维链（CoT）推理模式，在生成或编辑前会先“思考”任务逻辑与执行步骤。官方数据显示，开启CoT后，BAGEL在复杂推理评测基准WISE上的得分从0.52提升至0.70，在智能图像编辑基准IntelligentBench的得分从44.9提升至55.3，复杂任务处理能力显著增强。

4. 多模态交错内容生成 可生成图文交错、视频与文本结合的混合内容，例如根据小说章节生成“文字描述+对应插画”的连载内容，或根据事件脚本生成“分镜文本+关键帧图像”的影视前期方案，满足创意创作的复合需求。

三、技术细节

BAGEL的技术创新集中在架构设计、预训练数据、训练范式三大层面，其核心技术方案解决了传统多模态模型的多个技术瓶颈：

（一）混合Transformer专家（MoT）架构

BAGEL采用独创的MoT架构，区别于传统的编码器-解码器或MoE（混合专家）架构，其核心设计为“双Transformer专家+双视觉编码器”的协同体系：

1. 双Transformer专家模块：模型内置两个独立的Transformer专家，一个专攻多模态理解任务（负责图像解析、视觉问答、逻辑推理），另一个专攻多模态生成任务（负责图像生成、视频预测、内容编辑），两个专家模块通过共享自注意力机制实现信息互通，避免了传统架构中“理解-生成”模块间的信息瓶颈，保障了长上下文交互的完整性。

2. 双视觉编码器：为兼顾视觉理解的语义精度和生成的像素细节，模型配备了Und Encoder（理解导向编码器）和Gen Encoder（生成导向编码器）。其中Und Encoder负责提取图像的高层语义特征（如物体类别、场景关系），Gen Encoder则捕捉底层像素级细节（如纹理、光影），双编码器的特征融合让模型既能精准理解指令，又能生成高保真视觉内容。

（二）大规模交错式预训练数据

BAGEL的预训练数据总量达数万亿tokens，且采用“交错式”数据构建策略，区别于传统的“图文配对”数据，其数据类型及特点如下：

该数据体系的核心优势在于“交错性”，即数据并非单一模态的堆叠，而是包含大量“文本描述+图像示例+视频演示”的混合片段，例如“如何制作咖啡”的教程会同时包含步骤文字、成品图片、制作过程视频，这种数据形式让模型自然学会了多模态信息的关联与转化，为能力涌现奠定了基础。

（三）创新训练范式

BAGEL采用“Next-Token-Prediction+整流流”的混合训练范式，兼顾语言模型的自回归优势和视觉生成的质量要求：

1. 文本标记预测：延续大语言模型的Next-Token-Prediction范式，让模型具备自然的对话和推理能力；

2. 视觉标记生成：采用视觉生成领域的整流流（Rectified Flow）技术，解决了传统自回归模型生成图像质量低、速度慢的问题，实现了文本到图像的高保真生成。

此外，模型的能力涌现呈现明显的阶段特征：在2.5T~3.5T tokens训练阶段，模型掌握基础编辑技巧；当训练量突破3.5T tokens后，自由图像操控、3D空间操作等高阶能力集中涌现，展现了规模化训练对多模态能力的赋能价值。

四、应用场景

BAGEL的“理解-生成一体”和“世界建模”能力，使其可覆盖创意生产、智能交互、教育科普、行业工具等多类场景，以下为典型应用案例：

（一）创意设计领域

1. 插画与绘本创作：儿童文学作家可输入“魔法森林里，小兔子和小鹿在月光下分享浆果”的文本，BAGEL可直接生成对应插画，还能根据后续章节指令，生成风格统一的系列绘本图，且支持对画面细节（如光影、配色）的精准调整，大幅降低创作者的作图成本。

2. 广告与营销素材制作：广告设计师可先通过模型完成“产品卖点分析”的视觉问答（如上传产品图询问“这款护肤品的核心卖点对应的视觉元素有哪些”），再指令模型生成“产品图+自然场景+卖点文字”的营销海报，实现从策略分析到素材生成的一站式创作。

（二）智能交互领域

1. 虚拟导航助手：在陌生景区或大型场馆中，用户可上传当前位置的图像并输入目的地，BAGEL能识别场景并生成详细的导航路径，同时描述沿途的标志性建筑，还支持“从不同视角展示目的地”的3D空间操作，提升导航的直观性。

2. 智能家居问答：当用户对智能家居配件的用途存疑时，可上传配件图片并提问，模型能结合图像特征和知识库给出精准解答，还能进一步生成“配件安装步骤示意图”，实现问答与可视化指导的结合。

（三）教育科普领域

1. 抽象知识可视化：物理教师在讲解“地球板块运动”时，可输入“板块碰撞形成山脉的过程”，BAGEL能生成动态关键帧图像和文字说明，将抽象的地质运动转化为直观的视觉内容，帮助学生理解复杂概念。

2. 语言学习辅助：英语学习者遇到“a bustling market”（热闹的市场）这类短语时，可指令模型生成对应的场景图像，通过视觉画面强化词汇的语境认知，还能让模型基于图像生成相关的英语对话练习，提升学习效率。

（四）影视后期领域

影视后期人员可利用BAGEL的图像编辑能力，对拍摄素材进行快速优化，例如将白天的场景修改为夜景、为画面添加特定氛围的光影效果，且模型能保留原画面的人物动作和场景逻辑，减少后期制作的返工成本。

五、使用方法

BAGEL提供了本地部署和在线体验两种使用方式，其中本地部署支持代码调用和可视化WebUI操作，具体步骤如下：

（一）环境搭建

1. 克隆GitHub仓库，获取代码资源

git clone https://github.com/bytedance-seed/BAGEL.git
cd BAGEL

2. 创建并激活虚拟环境（建议Python 3.10版本）

conda create -n bagel python=3.10 -y
conda activate bagel

3. 安装依赖包

pip install -r requirements.txt

（二）预训练模型下载

模型权重托管于Hugging Face，可通过以下代码下载（需提前安装huggingface_hub）：

from huggingface_hub import snapshot_download

# 模型仓库地址
repo_id = "ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT"
# 本地保存路径
save_dir = "./bagel_model"
# 开始下载
snapshot_download(
  cache_dir="./cache",
  local_dir=save_dir,
  repo_id=repo_id,
  local_dir_use_symlinks=False,
  resume_download=True,
  allow_patterns=("*.json", "*.safetensors", "*.bin")
)

（三）推理与应用

1. Gradio WebUI可视化操作 安装Gradio依赖后，运行仓库中的app.py文件即可启动可视化界面：

   pip install gradio
   python app.py

   界面支持图文问答、文本生图、图像编辑三大功能，开启“Thinking”按钮可启用长思维链推理模式，提升复杂任务的处理效果。

2. 代码调用实现自定义任务 可参考仓库中的inference.ipynb示例，实现多模态任务的代码级调用，例如图像编辑任务的核心代码逻辑如下：

   from inferencer import BagelInferencer
   
   # 初始化推理器
   inferencer = BagelInferencer(model_path="./bagel_model")
   # 输入参数：图像路径+编辑指令
   result = inferencer.edit_image(
     image_path="./test_images/women.jpg",
     instruction="将人物的衣服颜色改为浅蓝色，背景改为海边"
   )
   # 保存结果
   result.save("./edited_image.jpg")

（四）在线体验

若无需本地部署，可直接访问官方在线演示平台（https://demo.bagel-ai.org/），无需配置环境即可体验模型的核心功能。

六、常见问题解答

1. 环境安装时出现依赖冲突怎么办？

答：优先使用conda创建独立虚拟环境，避免与系统全局Python环境的依赖冲突；若仍出现冲突，可根据报错信息降级对应依赖的版本（例如torch建议使用2.1.0及以上版本，transformers需匹配仓库要求的版本）；也可使用社区提供的Dockerfile构建镜像，实现环境的一键部署。

2. 模型下载速度过慢或失败如何解决？

答：可通过配置Hugging Face镜像源加速下载；若为断点续传失败，可重新执行下载命令并开启resume_download=True参数，支持断点恢复；也可直接从官方提供的备用镜像源手动下载模型权重后，放入指定目录。

3. 推理时速度极慢，如何优化？

答：可启用模型量化版本（社区已提供INT8、DF11量化权重），DF11量化可将模型体积压缩至原大小的70%且无性能损失；同时可降低推理时的batch_size和max_new_tokens参数，或使用GPU进行加速（建议显存≥16GB）。

4. 开启CoT推理后提示“token数超出限制”如何处理？

答：CoT模式会增加模型的思考过程token，需在推理参数中适当增大max_new_tokens的数值（例如从默认的512调整为1024），同时可精简输入指令的冗余内容，减少上下文长度。

5. 生成的图像出现细节失真如何优化？

答：可在指令中增加细节描述（如“保留人物面部表情，光影符合真实物理逻辑”），同时开启CoT推理模式，让模型先规划图像生成的细节逻辑；也可通过多轮对话逐步优化，先生成基础图像，再针对失真部分进行局部编辑。

七、相关链接

1. GitHub代码仓库：https://github.com/bytedance-seed/BAGEL

2. 官方项目官网：https://bagel-ai.org/

3. Hugging Face模型权重：https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT

4. 官方论文（arXiv）：https://arxiv.org/abs/2505.14683

5. 在线演示平台：https://demo.bagel-ai.org/

八、总结

BAGEL是字节跳动Seed团队面向多模态AI领域开源的一款里程碑式模型，其以创新的MoT架构打破了传统多模态模型的架构瓶颈，通过大规模交错式多模态数据的预训练实现了理解-生成能力的统一，并涌现出世界建模、长思维链推理等高阶能力，在多项公开评测中性能超越主流开源竞品，同时具备媲美专业生成模型的视觉内容生产质量。该项目以Apache 2.0协议开源，提供了完整的代码、模型权重和便捷的部署工具，既为学术研究者提供了多模态能力涌现机制的研究载体，也为工业界开发者提供了低成本、高性能的多模态AI技术底座，其开源举措推动了多模态AI技术从“功能割裂”向“一体化智能”的迈进，为行业的技术普及和创新应用奠定了坚实基础。