El equipo Seed de ByteDance ha lanzado oficialmente BAGEL en la plataforma Hugging Face, un modelo de aprendizaje profundo de código abierto basado en arquitectura híbrida de expertos (MoE) con 1.400 millones de parámetros en total y 700 millones de parámetros activos. BAGEL ha sido preentrenado en conjuntos de datos multimodales de billones de tokens intercalados, superando a Qwen2.5-VL e InternVL-2.5 en rendimiento, y su calidad en la generación de imágenes es comparable a SD3. Además, soporta tareas de razonamiento complejas como la edición libre de imágenes, la predicción de cuadros futuros y la generación 3D, causando gran revuelo en la comunidad global de inteligencia artificial.
Dirección del proyecto: https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
BAGEL: Un estándar unificado para la comprensión y generación multimodal
BAGEL (Modelo Generativo Adaptativo de Lenguaje ByteDance) utiliza una arquitectura híbrida de transformadores especialistas (MoT). A través de dos codificadores independientes, captura características píxel y semánticas de las imágenes, siguiendo el paradigma de "predicción de grupos de tokens siguientes". Esto permite el procesamiento fluido de múltiples tipos de datos multimodales como texto, imágenes y videos. Según AIbase, BAGEL ha superado a Qwen2.5-VL e InternVL-2.5 en benchmarks estándares de comprensión multimodal (como GAIA), obteniendo una puntuación de 82.42. En cuanto a la calidad de generación de imágenes a partir de texto, BAGEL se mantiene al nivel de SD3 y FLUX.1, destacándose aún más en escenarios de edición de imágenes, superando a otros modelos open source.
Sus principales funcionalidades incluyen:
Comprensión y generación multimodal: Soporta entradas mixtas de texto e imagen, produciendo salidas precisas tanto en términos semánticos como visuales, como generar imágenes de 4K a partir de texto o descripciones a partir de imágenes.
Capacidades de razonamiento complejo: Soporta pasos explícitos de razonamiento a través de **cadenas de pensamiento (CoT)**, capaz de manejar tareas de diálogo en múltiples rondas y razonamiento en secuencia, aplicable a la predicción de cuadros futuros y navegación en el mundo virtual.
Edición libre de imágenes: Permite la conversión de estilos, eliminación de objetos o reconstrucción de escenas, mejorando la realismo del resultado en un 15%.
Ecosistema open source: El modelo está disponible en Hugging Face (ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT) y GitHub (ByteDance-Seed/Bagel), permitiendo que los desarrolladores lo ejecuten en una sola GPU A100.
AIbase ha comprobado que cuando BAGEL genera una imagen de "paisaje urbano cyberpunk de noche", la riqueza de detalles es comparable a SD3 y solo tarda 3 segundos, mostrando una eficiencia de inferencia superior a otros modelos similares.
Puntos destacados técnicos: Arquitectura MoE y preentrenamiento de trillones de tokens
La excelencia de BAGEL proviene de su innovadora arquitectura y preentrenamiento a gran escala. AIbase analiza que sus ventajas técnicas incluyen:
Arquitectura MoE: A través del mecanismo de expertos mixtos, BAGEL dinámicamente activa 700 millones de parámetros entre los 1.400 millones totales, reduciendo los costos de inferencia en un 40%, pero manteniendo un rendimiento similar a los modelos más grandes.
Preentrenamiento de trillones de tokens: Utilizando conjuntos de datos intercalados de lenguaje, imágenes, videos y datos de la web, alcanzando una escala de trillones de tokens, otorgando al modelo una capacidad de generalización poderosa y conocimiento del mundo.
Diseño de doble codificador: Los codificadores a nivel de píxeles y semánticos trabajan juntos, mejorando la calidad de la comprensión e imagen generada, con indicadores PSNR de 23.27 dB y SSIM de 0.89.
Cadena de pensamiento soportada: A través de pasos explícitos de razonamiento, BAGEL muestra potencial en tareas complejas como la generación 3D y la navegación del mundo, mejorando la precisión del razonamiento en un 10%.
AIbase cree que la arquitectura MoE y la estrategia de preentrenamiento han establecido nuevos estándares para las tareas de inferencia y generación multimodal de BAGEL, desafiando las limitaciones de los tradicionales modelos visuales-languajes.
Aplicaciones: Cubriendo desde creación hasta investigación
Las capacidades multimodales de BAGEL le brindan amplias perspectivas de aplicación en varios campos:
Creación de contenido: Genera imágenes, videos o sitios web interactivos de alta calidad, optimizado para la producción de contenido en plataformas como TikTok, aumentando la eficiencia en un 50%.
Educación e investigación: Genera informes académicos con gráficos, analiza automáticamente documentos complejos (como PDF de 100 páginas), mejorando la eficiencia de la investigación en un 30%.
Edición de imágenes: Realiza ediciones libres de formato (como conversión de estilos, eliminación de objetos o reconstrucción de escenas), aplicable al diseño publicitario y la postproducción cinematográfica.
Asistente inteligente: A través de diálogos en múltiples rondas y razonamiento de cadena de pensamiento, genera recomendaciones contextualizadas, como planes de viaje o recomendaciones de productos, mejorando la experiencia del usuario.
AIbase predice que la propiedad open source y el alto rendimiento de BAGEL promoverán rápidamente su popularización en industrias creativas, educación tecnológica y automatización empresarial, especialmente en la creación de contenido para plataformas de video y redes sociales.
Respuesta de la comunidad: Entusiasmo por el ecosistema open source
El lanzamiento de BAGEL ha generado discusiones entusiastas en Hugging Face y la plataforma X. AIbase observa que su página de modelo en Hugging Face (ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT) obtuvo más de 50,000 visitas el primer día, mientras que el repositorio de GitHub (ByteDance-Seed/Bagel) recibió más de 3,000 estrellas. Los desarrolladores lo han llamado el "GPT-4o open source", impresionados por sus capacidades de generación de imágenes e inferencia, afirmando que "redefine los límites de la inteligencia artificial multimodal".
Los comentarios de la comunidad destacan el excelente rendimiento de BAGEL en tareas de edición de imágenes y navegación en el mundo virtual, pero algunos desarrolladores desean ver mejoras en la optimización para idioma chino y procesamiento en tiempo real de video. ByteDance ha respondido que lanzará versiones optimizadas para múltiples idiomas en los próximos meses y planea recopilar más retroalimentación a través del ByteDance Hackathon.
Influencia industrial: Nuevo estándar global de IA china
El lanzamiento de BAGEL marca un importante avance de ByteDance en el campo de la inteligencia artificial multimodal. AIbase analiza que, comparado con Qwen2.5-VL (Alibaba Cloud), InternVL-2.5 (SenseTime) y SD3 (Stability AI), BAGEL logra una mayor relación rendimiento/costo gracias a su arquitectura MoE y estrategia de preentrenamiento unificada. Su puntuación de 82.42 en el benchmark GAIA lidera a nivel global, superando incluso algunos modelos cerrados como GPT-4o y Gemini2.0.
El modelo open source de BAGEL refuerza aún más la competitividad de las empresas de IA china a nivel mundial, formando un efecto sinérgico con DeepSeek R1 y Qwen3. AIbase considera que el éxito de BAGEL podría motivar a otras empresas a abrir modelos multimodales, promoviendo la democratización de la tecnología de IA. Sin embargo, la optimización para procesamiento de video en tiempo real y soporte multilingüe sigue siendo un punto clave futuro.
Nueva era de la inteligencia artificial multimodal open source
Como medio especializado en IA, AIbase reconoce positivamente el lanzamiento de BAGEL de ByteDance. Con su arquitectura MoE de 1.400 millones de parámetros, preentrenamiento de trillones de tokens y capacidades de inferencia multimodal, no solo ha superado a Qwen2.5-VL e InternVL-2.5, sino que también ha bajado las barreras para los desarrolladores mediante su modelo open source. La compatibilidad potencial entre BAGEL y modelos como Qwen3 proporciona nueva dinámica para que el ecosistema de IA chino se integre en el mercado global.