Das Seed-Team von ByteDance hat BAGEL auf der Plattform Hugging Face veröffentlicht, ein Open-Source-Multimodalbasismodell basierend auf dem hybriden Expertenarchitektur (MoE), das insgesamt 1,4 Milliarden Parameter und 700 Millionen aktive Parameter hat. BAGEL wurde auf einem Datensatz mit mehr als einer Billion Token ausgestattet, der sich aus unterschiedlichen multimodalen Datenquellen zusammensetzt. Es übertrifft Qwen2.5-VL und InternVL-2.5 im GAIA-Benchmark mit 82,42 Punkten und erreicht bei der Bildgenerierung eine Qualität, die mit SD3 vergleichbar ist. BAGEL unterstützt komplexe Inferenzaufgaben wie freie Bildbearbeitung, Vorhersage zukünftiger Frames und 3D-Generierung und hat weltweit die AI-Gemeinschaft stark interessiert. AIbase analysiert die technischen Highlights von BAGEL und seine revolutionären Auswirkungen auf das Gebiet des multimodalen AI.
Projektseite: https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
BAGEL: Einheitliches Maßstab für multimodale Verständnis und Generierung
BAGEL (ByteDance Adaptive Generative Language Model) verwendet die hybride Transformer-Experten-Architektur (MoT). Durch zwei unabhängige Encodermodule werden pixelweise und semantische Merkmale der Bilder extrahiert und folgt dem Paradigma "nächster Markierungsgruppen-Vorhersage", um Text, Bilder und Videos gleichzeitig zu verarbeiten. AIbase hat herausgefunden, dass BAGEL im Standard-Benchmark für multimodales Verständnis (wie GAIA) mit 82,42 Punkten Qwen2.5-VL und InternVL-2.5 übertrifft und die Qualität der Text-zu-Bild-Generierung mit SD3 und FLUX.1 vergleichbar ist. Bei Bildbearbeitungsszenarien übertrifft es andere Open-Source-Modelle deutlich.
Seine Kernfunktionen umfassen:
Multimodales Verständnis und Generierung: Unterstützung für gemischte Text-Bild-Eingaben, Erzeugung semantisch korrekter und visuell realistischer Ausgaben, wie zum Beispiel 4K-Bilder aus Text oder Beschreibungen aus Bildern.
Komplexe Inferenzfähigkeiten: Unterstützung durch **Chain of Thought (CoT)** zur expliziten Schritt-für-Schritt-Inferenz, um mehrere Rundengespräche und sequenzielle Inferenzprobleme zu bearbeiten, wie z.B. die Vorhersage zukünftiger Frames und Navigationsaufgaben in der Welt.
Freie Format-Bildbearbeitung: Umwandlung von Stil, Entfernen von Objekten oder Rekonstruktion von Szenen mit einem deutlich verbesserten Realitätsgrad von 15 %.
Open-Source-Ökosystem: Das Modell ist auf Hugging Face (ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT) und GitHub (ByteDance-Seed/Bagel) verfügbar und kann von Entwicklern auf einer einzelnen A100-GPU ausgeführt werden.
AIbase zeigt, dass bei der Generierung eines "Cyberpunk-Stadtnachtscenen"-Bildes die Detailgenauigkeit von BAGEL mit SD3 vergleichbar ist und dies in nur 3 Sekunden erfolgt – eine höhere Effizienz als ähnliche Modelle.
Technische Highlights: MoE-Architektur und Trillionen-Token-Vortraining
Die herausragende Leistung von BAGEL beruht auf seiner innovativen Architektur und dem umfangreichen Vortraining. AIbase analysiert, dass dessen technische Vorteile folgende Punkte umfassen:
MoE-Architektur: Durch die hybride Experte-Mechanismus werden in den 1,4 Milliarden Parametern dynamisch 700 Millionen Parametern aktiviert, wodurch die Inferenzkosten um 40 % gesenkt werden, aber die Leistung mit größeren Modellen vergleichbar bleibt.
Trillionen-Token-Vortraining: Durch die Verwendung von Sprach-, Bild-, Video- und Netzwerkdaten wurden Trainingsskalen bis zu mehreren Billionen Token erreicht, was dem Modell starke Generalisierungsfähigkeiten und Weltwissen verleiht.
Doppeltes Encodermodule: Pixelniveau- und Semantikeniveau-Encodermodule arbeiten zusammen, um die Qualität der Bildverstehung und -generierung zu verbessern, wobei PSNR 23,27 dB und SSIM 0,89 erreicht wird.
Chain-of-Thought-Unterstützung: Durch explizite Schritt-für-Schritt-Inferenz demonstriert BAGEL in komplexen Aufgaben wie 3D-Generierung und Weltnavigation sein Potenzial zur "Weltmodellierung". Die Genauigkeit der Inferenz steigt um 10 %.
AIbase hält BAGELs MoE-Architektur und Vortraining als neue Maßstäbe für multimodales Inferenz- und Generierungsaufgaben fest und stellt die Grenzen traditioneller visueller Sprachmodelle in Frage.
Anwendungsbereiche: Von der Kreativität bis zur Forschung
Die multimodale Fähigkeiten von BAGEL eröffnen viele Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen:
Inhalte erstellen: Generieren von hochwertigen Bildern, Videos oder interaktiven Webseiten, was die Produktionsleistung von Inhalten auf Plattformen wie TikTok um 50 % erhöhen kann.
Bildung und Forschung: Unterstützung bei der Erstellung von akademischen Berichten mit Grafiken, automatisches Analysieren komplexer Literatur (wie 100-Seiten PDFs), was die Forschungseffizienz um 30 % steigert.
Bildbearbeitung: Freie Format-Bearbeitung wie Stilwandel, Objektauswahl oder Szenerenovierung, die in der Werbegestaltung und Filmproduktion eingesetzt werden kann.
Intelligente Assistenten: Durch mehrere Rundengespräche und Chain-of-Thought-Inferenz können zugeschnittene Vorschläge wie Urlaubsplanung oder Produkttipps generiert werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
AIbase prognostiziert, dass die Open-Source-Natur und die hohe Performanz von BAGEL deren rasche Popularität in Kreativindustrien, Bildungstechnologien und Unternehmensautomatisierungen fördern wird, insbesondere im Bereich der Inhalte für Kurzvideos und soziale Medien.
Gemeindereaktion: Begeisterung im Open-Source-Ökosystem
Die Veröffentlichung von BAGEL hat auf Hugging Face und X-Plattform heftige Diskussionen ausgelöst. AIbase beobachtet, dass die Hugging Face-Modulenseite (ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT) am ersten Tag über 50.000 Aufrufe erhalten hat, während der GitHub-Repository (ByteDance-Seed/Bagel) bereits über 3000 Sterne hat. Entwickler nennen BAGEL die "Open-Source-Version von GPT-4o" und sind beeindruckt von seiner Bildgenerierungs- und Inferenzfähigkeit, indem sie es als "eine Neudefinition der Grenzen des multimodalen AI" beschreiben.
Die Gemeindefeedback betont BAGELs herausragende Leistung in Bildbearbeitung und Weltnavigationsaufgaben. Einige Entwickler wünschen sich jedoch Unterstützung für die Optimierung auf Chinesisch und Echtzeitvideoverarbeitung. ByteDance antwortete, dass in den nächsten Monaten eine Mehrsprachenversion vorgesehen sei und dass weitere Feedback durch ByteDance Hackathons gesammelt werden soll.
Brancheneinfluss: Neues globales Standbein chinesischer AI
Die Veröffentlichung von BAGEL markiert einen großen Durchbruch von ByteDance im Bereich multimodaler AI. AIbase analysiert, dass BAGEL gegenüber Qwen2.5-VL (Alibaba Cloud), InternVL-2.5 (SenseTime) und SD3 (Stability AI) durch seine MoE-Architektur und einheitliche Vortrainingstrategie eine bessere Kosten-Wert-Relation aufweist. Mit 82,42 Punkten im GAIA-Benchmark führt es weltweit vor, und übertrifft teilweise geschlossene Modelle wie GPT-4o und Gemini2.0.
Die Open-Source-Natur von BAGEL verstärkt weiter die Wettbewerbsfähigkeit chinesischer AI-Unternehmen auf globaler Ebene und ergänzt den Synergieeffekt mit DeepSeek R1 und Qwen3. AIbase glaubt, dass der Erfolg von BAGEL weitere Unternehmen inspirieren könnte, multimodale Modelle zu Open-Source zu machen und die Demokratisierung von AI-Forschung zu fördern. Dennoch bleiben Echtzeitvideoverarbeitung und Mehrsprachsoptimierung zukünftige Herausforderungen.
Neues Kapitel in der Open-Source-Geschichte der multimodalen AI
Als Fachmedien für AI gibt AIbase die Veröffentlichung von ByteDance BAGEL einhelliges Lob. Seine MoE-Architektur mit 1,4 Milliarden Parametern, Vortraining mit Billionen von Tokens und seine Fähigkeiten bei multimodalem Inferenz stellen nicht nur Qwen2.5-VL und InternVL-2.5 übertreffen, sondern auch durch ihre Open-Source-Natur die Entwicklungshürden für Entwickler senken. Die potenzielle Kompatibilität von BAGEL mit Qwen3 und anderen chinesischen Modellen gibt der chinesischen AI-Oekosphäre neue Impulse, um den globalen Markt zu integrieren.