原生全模态模型的架构演进：从单模态到统一表征的技术飞跃

过去几年，很多开发者都有同一个感受：大模型变强了，但我们似乎越来越看不懂它们。尤其是在多模态任务中，“为什么模型能同时理解图像、文字和语音？”、“不同模态之间的信息是怎么融合的？”、“这些能力靠堆算力还是靠结构创新？”——类似的问题在社区里反复出现。
这种困惑不是偶然——多模态模型确实走到了一个分水岭，而 原生全模态（Native Omni-Modal） 的思路，更像是一场架构范式的重构。

今天，我们不讲概念堆叠，也不贴大段代码，而是想把这条复杂技术演进路径，讲成你能“看懂、记住、讲得清”的一篇文章。读完之后，你应该能把多模态模型的底层结构，在脑子里形成一个清晰、可视化的统一图。

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一、从“模态孤岛”开始：为什么过去的多模态总感觉拼凑？

如果要理解原生全模态，我们必须回到最初的架构语境。

在很长一段时间里，AI 世界的模态都是“各自为政”的：

• 图像模型学的是像素世界

• 文本模型学的是语义世界

• 语音模型学的是频谱世界

• 视频模型则是时序与帧间关系

这些领域各有自己的数据格式、损失函数、网络结构与训练习惯。于是，我们就得到了 AI 历史上最常见的多模态架构拼法：

把各模态模型输出的 embedding 取出来，再做一次后期融合（late-fusion）。

这就像你把来自不同国家的人拉到一个会议室里，大家语言不通，只能靠翻译凑合着沟通。能合作，但效率极低。其结果是：

1. 信息损失是必然的：不同模态的表达从一开始就没有对齐。