A equipe Seed do ByteDance lançou oficialmente o BAGEL, um modelo de aprendizado profundo de código aberto baseado na arquitetura de especialistas mistos (MoE), com um total de 1,4 bilhão de parâmetros e 700 milhões de parâmetros ativos, na plataforma Hugging Face. O BAGEL foi pré-treinado em um conjunto de dados multimodal de trilhões de tokens alternados, superando modelos como Qwen2.5-VL e InternVL-2.5 no desempenho, com qualidade de geração de imagens comparável à do SD3. Além disso, ele suporta tarefas complexas de推理, como edição de imagens, previsão de quadros futuros e geração 3D, gerando ampla discussão na comunidade global de IA. A AIbase analisou os principais destaques tecnológicos do BAGEL e seu impacto revolucionário no campo da IA multimodal.
Repositório do projeto: https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
BAGEL: Um marco unificado para compreensão e geração multimodal
O BAGEL (Modelo Linguístico Adaptativo Gerador ByteDance) utiliza a arquitetura de transformadores com especialistas mistos (MoT), capturando características pixelares e semânticas das imagens por meio de dois codificadores independentes, seguindo o paradigma de "previsão do próximo grupo de tokens". Ele processa dados multimodais como texto, imagem e vídeo de forma fluida. A AIbase descobriu que o BAGEL supera Qwen2.5-VL e InternVL-2.5 com 82,42 pontos no benchmark padrão de compreensão multimodal GAIA, além de gerar imagens com qualidade equivalente à do SD3 e FLUX.1, e até superar outros modelos open-source na edição de imagens.
Suas principais funcionalidades incluem:
Compreensão e geração multimodal: suporta entrada híbrida de texto e imagem, gerando saídas precisas semanticamente e visualmente realistas, como a geração de imagens 4K a partir de texto ou descrições a partir de imagens.
Habilidade de inferência complexa: através de passos explícitos de "cadeia de pensamento (CoT)", ele pode lidar com tarefas de diálogo em várias rodadas e seqüenciais, aplicáveis à previsão de quadros futuros e navegação do mundo.
Edição de imagem livre-forma: realiza transformações de estilo, remoção de objetos ou reconstrução de cenas, com uma fidelidade visual aumentada em 15%.
Eco-sistema open-source: o modelo está disponível na Hugging Face (ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT) e no GitHub (ByteDance-Seed/Bagel), permitindo que desenvolvedores o executem em uma única GPU A100.
A AIbase testou que, ao gerar uma cena de "cidade pós-ciberpunk noturna", o BAGEL apresentou riqueza de detalhes comparável ao SD3, com tempo de execução de apenas 3 segundos, alcançando eficiência de inferência superior a modelos concorrentes.
Pontos-chave: Arquitetura MoE e pré-treino de trilhões de tokens
O excelente desempenho do BAGEL é derivado de sua arquitetura inovadora e pré-treino em grande escala. A AIbase analisou que suas vantagens tecnológicas incluem:
Arquitetura MoE: usando mecanismos de especialistas mistos, o BAGEL ativa dinamicamente 700 milhões de parâmetros dentro dos 1,4 bilhões totais, reduzindo o custo de inferência em 40%, enquanto mantém o desempenho equivalente a modelos maiores.
Pré-treino em trilhões de tokens: utilizando conjuntos de dados intercalados de linguagem, imagem, vídeo e web, com escala de trilhões de tokens, dotando o modelo de capacidade generalista e conhecimento do mundo.
Design de duplo codificador: os codificadores de nível pixel e semântico trabalham em conjunto para melhorar a qualidade de compreensão e geração de imagens, com métricas PSNR de 23,27 dB e SSIM de 0,89.
Cadeia de pensamento suportada: por meio de etapas explícitas de推理, o BAGEL demonstrou potencial de "modelagem do mundo" em tarefas complexas (como geração 3D e navegação do mundo), melhorando a precisão de推理 em 10%.
A AIbase acredita que a arquitetura MoE e a estratégia de pré-treino do BAGEL estabelecem novos padrões para tarefas de inferência e geração multimodal, desafiando as limitações dos modelos tradicionais de visão-linguagem.
Aplicações: Cobertura de criação a pesquisa científica
A capacidade multimodal do BAGEL lhe conferiu ampla aplicação em vários campos:
Criação de conteúdo: gera imagens, vídeos ou páginas interativas de alta qualidade, aplicável à produção de conteúdo para plataformas de vídeos curtos (como TikTok), aumentando a eficiência criativa em 50%.
Educação e pesquisa científica: suporta a geração de relatórios acadêmicos com gráficos e a análise automática de documentos complexos (como PDFs de 100 páginas), aumentando a eficiência da pesquisa em 30%.
Edição de imagens: permite a edição livre-forma (como transformação de estilo ou reconstrução de cenas), aplicável ao design publicitário e pós-produção cinematográfica.
Assistente inteligente: gera sugestões contextualizadas por meio de diálogos em várias rodadas e推理 de cadeia de pensamento, como planejamento de viagens ou recomendação de produtos, melhorando a experiência do usuário.
A AIbase prevê que a natureza open-source e o alto desempenho do BAGEL impulsionarão sua popularização rápida em setores criativos, educação tecnológica e automação empresarial, especialmente na criação de conteúdo para mídias sociais e plataformas de vídeos curtos.
Resposta da comunidade: um entusiasmo acolhedor para o ecossistema open-source
O lançamento do BAGEL gerou discussões intensas na Hugging Face e na plataforma X. A AIbase observou que sua página do modelo Hugging Face (ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT) recebeu mais de 50 mil acessos no primeiro dia, enquanto o repositório GitHub (ByteDance-Seed/Bagel) conquistou mais de 3 mil estrelas. Os desenvolvedores chamaram o BAGEL de "GPT-4o de código aberto", impressionados por sua capacidade de geração de imagens e推理, afirmando que ele "redefiniu os limites da IA multimodal".
O feedback da comunidade enfatizou o desempenho excepcional do BAGEL nas tarefas de edição de imagens e navegação do mundo, embora alguns desenvolvedores tenham solicitado otimizações para suporte a idiomas chineses e processamento de vídeo em tempo real. O ByteDance respondeu que lançará versões multilíngues otimizadas nos próximos meses e planeja coletar mais feedbacks da comunidade através do ByteDance Hackathon.
Influência industrial: um novo marco global para a IA chinesa
O lançamento do BAGEL marca um avanço significativo do ByteDance no campo da IA multimodal. A AIbase analisa que, comparado aos modelos rivais como Qwen2.5-VL (Alibaba Cloud), InternVL-2.5 (SenseTime) e SD3 (Stability AI), o BAGEL atinge uma relação custo-desempenho superior graças à sua arquitetura MoE e estratégias de pré-treino unificadas. Seu desempenho de 82,42 pontos no benchmark GAIA lidera mundialmente, superando modelos fechados como GPT-4o e Gemini2.0.
O modelo open-source do BAGEL fortalece ainda mais a competitividade das empresas de IA chinesas no cenário global, formando sinergia com modelos como DeepSeek R1 e Qwen3. A AIbase acredita que o sucesso do BAGEL pode incentivar outras empresas a abrir modelos multimodais, promovendo a democratização da tecnologia de IA. No entanto, a otimização de processamento de vídeo em tempo real e suporte multilíngue permanece crucial no futuro.
Nova era da IA multimodal open-source
Como mídia especializada em IA, a AIbase expressa aprovação elevada ao lançamento do BAGEL pelo ByteDance. Sua arquitetura MoE de 1,4 bilhão de parâmetros, pré-treino em trilhões de tokens e capacidades de推理 multimodal não apenas superam Qwen2.5-VL e InternVL-2.5, mas também reduzem a barreira de entrada para desenvolvedores por meio do modelo open-source. A compatibilidade potencial entre o BAGEL e modelos nacionais como Qwen3 proporciona nova dinâmica para a integração do ecossistema de IA chinês no mercado global.