智源Emu3.5横空出世：原生多模态技术引领人工智能进入世界认知新阶段
【免费下载链接】Emu3.5 
项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5
2025年10月30日，一场备受瞩目的技术盛会在北京拉开帷幕。北京智源人工智能研究院（BAAI）举办的"悟界·Emu系列技术交流会"上，正式向全球发布了Emu3.5多模态世界大模型。这款拥有340亿参数、训练数据包含790年视频时长的突破性模型，凭借自研的DiDA技术将推理速度提升20倍，并创新性地采用"Next-State Prediction"范式，成功验证了多模态模型的世界建模能力。这一里程碑式的成果，标志着人工智能正从传统的"语言学习"阶段迈向更为先进的"多模态世界学习"新纪元。
行业发展态势：多模态大模型成AI领域新蓝海
在当前人工智能领域，大语言模型的文本处理能力已逐渐接近瓶颈，行业纷纷将目光投向多模态技术，视其为人工智能发展的下一个重要突破口。市场数据显示，2024年中国多模态大模型市场规模已达到138.5亿元，同比增长67.3%，预计2025年将进一步攀升至236.8亿元；放眼全球，市场规模预计将突破4200亿元，中国以35%的市场占比成为全球第二大单体市场，展现出强劲的发展势头。
然而，多模态领域的技术发展并非一帆风顺，长期存在着两种截然不同的技术路径。一种是以DiT（Diffusion Transformer）架构为代表的技术路线，在文生图、文生视频等生成任务中表现出色；另一种则是以智源Emu系列为典范的"原生多模态"架构，致力于从一开始就构建能够统一处理各种模态的模型。目前，行业内约60%的主流方案采用"组合式架构"，即通过独立模块分别处理不同模态，再借助跨模态注意力机制实现交互。但这种方式存在一个致命缺陷，即模态间的信息传递存在损耗，往往导致模型性能出现折损。
如上图所示，智源研究院"悟界·Emu系列技术交流会"现场，专业人士正在台上深入介绍Emu3.5多模态世界大模型，台下听众全神贯注地聆听并不时参与交流讨论。这一画面生动展现了技术发布与深度研讨的专业场景，不仅是智源研究院在人工智能领域的重要里程碑，更是中国多模态大模型技术跻身世界前沿的标志性时刻。
技术突破亮点：五大核心创新重塑多模态智能边界
1. 原生统一架构：实现端到端融合，告别模块拼接时代
Emu3.5采用创新的单一Transformer结构，通过自回归架构实现了"多模态理解与生成"的原生统一，从根本上解决了模态间交流的难题。与行业内普遍采用的短视频剪辑或静态图文对不同，该模型的训练数据以累计时长高达790年的互联网长视频为核心，涵盖了纪录片、教学视频、游戏动画等丰富多元的内容。这些数据天然蕴含着时空连续性、因果逻辑和场景一致性，为模型构建世界认知奠定了坚实基础。
相较于前代产品Emu3，Emu3.5实现了核心技术的跨越式发展。在"Next-Token Prediction"范式的基础上，创新性地采用自回归架构达成"Next-State Prediction（NSP）"，使模型获得了可泛化的世界建模能力。依托超10万亿token的大规模多模态数据训练，Emu3.5的视频数据训练时长从15年大幅跃升至790年，参数量也从80亿提升至340亿，成功揭示了原生多模态Scaling的核心逻辑。
2. 离散扩散适配技术：20倍推理速度提升的革命性突破
长期以来，自回归模型受困于"逐Token生成"的效率瓶颈，尤其在处理高清图像生成时，速度远逊于扩散模型。Emu3.5创新性地提出"离散扩散自适应（DiDA）"技术，通过轻量级适应阶段将自回归模型转换为并行生成模式。在不降低性能的前提下，将单图推理速度提升近20倍，首次使自回归模型的生成效率能够媲美顶尖闭源扩散模型。
在保持340亿参数规模的同时，Emu3.5可在单张H100显卡上实现每秒15帧的视频生成，为实时交互应用的落地奠定了坚实基础。技术报告显示，该加速技术在复杂场景生成任务中仍能保持95%以上的质量指标，有效解决了长期困扰多模态模型的"质量-效率"两难问题。
3. 世界建模能力：实现从数字生成到物理交互的质的飞跃
Emu3.5展现出的世界理解能力正在重新定义多模态智能的边界。与单纯追求视觉逼真度的生成模型不同，Emu3.5构建了基于因果关系的世界认知框架，能够深刻理解和精准模拟现实世界中物体的运动和相互作用。
在"整理桌面"任务演示中，模型能够清晰理解"清空物品-解开线缆-分类捆扎-隐藏理线-复位摆放"的完整逻辑链条，并通过多步骤操作实现符合物理规则的场景演变。这种长时序任务规划能力，使Emu3.5具备了类似智能体的自主决策潜力。测试数据显示，Emu3.5在因果关系推理任务上的准确率达到87%，远超现有多模态模型72%的平均水平。
如上图所示，这张蓝色背景的对比图表清晰展示了从Emu3到Emu3.5的核心技术指标变化。通过直观的数据对比，包括视频数据训练总时长从15年跃升至790年、模型参数量从80亿提升至340亿以及推理速度提升20倍等关键信息，生动体现了技术范式从Next-Token Prediction到Next-State Prediction的演进以及DiDA技术的应用。这些数据充分证明了Emu3.5在多模态Scaling（规模化）方面的显著进步，验证了多模态领域同样存在明确的Scaling Law。
4. 多模态强化学习：构建全方位评估体系
Emu3.5采用"大规模预训练+多模态强化学习"的双阶段训练策略，构建了多模态领域首个可稳定Scaling的技术路线。在第一阶段，模型在10万亿Token上完成基础能力训练；第二阶段则构建了包含美学评估、图文一致性、OCR准确率等23项指标的复合奖励系统，通过GRPO算法实现跨模态任务的统一优化。
这种创新方法使Emu3.5在保持生成质量的同时，显著提升了对复杂指令的遵循能力。在人工评估中，Emu3.5在整体质量、创意性、准确性等多个维度上都获得了很高的评分，尤其在"是否符合用户意图"这一关键指标上表现突出。
5. 强大的生成与理解能力：实现从文本到图像的全方位突破
Emu3.5在多个能力维度实现了突破性进展。在图像生成方面，能够精准生成清晰、准确的文字内容，无论是海报上的标语、书籍封面上的标题，还是广告牌上的广告词，都能处理得恰到好处。在视觉叙事任务中，能生成包含12幅连贯图像的儿童绘本，主角形象一致性达到92%。在空间推理测试中，给定建筑正面图，可准确生成符合透视原理的俯视图。
基准测试显示，该模型性能已超越多款知名闭源模型，在图像生成/编辑任务上匹配Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)，并在交错生成任务上表现更优。在优快云对5款主流模型的评测中，采用组合式架构的Llama 3在"图文+语音"跨模态任务中，逻辑断裂率高达28%，远高于采用原生统一架构的Emu3.5（9%）。
行业应用前景：多领域变革引领智能化新潮流
赋能具身智能：为机器人装上"思想实验"大脑
当前，具身智能行业面临着数据匮乏的严峻瓶颈，真机采集不仅成本高昂，而且场景单一。Emu3.5这样的世界模型，通过对物理世界的深刻理解和精准模拟，能够为机器人生成海量、高质量且多样化的"仿真训练数据"。
只需一句"叠衣服"的简单指令，Emu3.5便能自主规划、拆解任务，并精确生成机器人完成一整套复杂折叠动作的步骤。研究团队测试显示，利用Emu3.5的世界模型能力，机器人在"没见过的场景"中执行任务，成功率可以从0%直接提升到70%，为具身智能的发展开辟了新路径。
革新内容创作：实现从草图到成品的全流程自动化
在设计行业，Emu3.5可以显著加速设计流程。设计师能够快速将创意草图转换为精美的设计稿，生成不同风格的方案供客户选择，并根据客户的修改意见快速调整设计。在视觉创作领域，Emu3.5实现了从草图到成品的全流程生成。以手办制作为例，可依据原始线稿，逐步生成3D建模图、3D打印切片文件和上色效果图，全程保持角色特征一致性。
内容创作领域的另一大突破是"第一视角持续漫游"功能，用户在虚拟空间中的移动、转向等操作能触发连贯的场景生成。无论是探索3D游戏地图、参观光照变化的客厅环境，还是模拟火星表面驾驶卡丁车，均能保持空间坐标一致性和物理规律合理性，有效解决了传统AI视频生成中"转身即失忆"的空间断裂问题。
提升办公效率：语义级文档处理实现自动化
Emu3.5展现出令人惊叹的精细操作能力，例如仅通过文字指令即可精准消除文档中的手写痕迹，实现像素级内容修复。左侧文档中红色手写批注在右侧输出结果中被完全清除，同时保留了原始印刷文字的排版和清晰度。这一技术突破展现了Emu3.5对视觉内容的语义级理解能力，为办公自动化、文档数字化等场景提供了高效解决方案。
在教育领域，Emu3.5能自动生成分步骤的烹饪指南、绘画教程和种植手册，将专业知识转化为直观视觉内容。医疗场景中，多模态大模型与CT等医学影像技术融合，可实现疾病早期发现与精准治疗，帮助医生快速识别X光片、CT等病历，大幅提升工作效率。
未来展望：开源生态助力多模态技术普及应用
智源研究院已公开Emu3.5的完整技术报告和推理代码，并开放了模型权重与推理代码（仓库地址：https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5）。这种开放姿态为学术界和产业界提供了宝贵的研究素材，有望推动多模态技术在智能交互、内容创作、具身机器人等领域的创新应用。
随着全球开发者的持续优化，Emu3.5有望在自动驾驶场景预测、机器人操作规划、元宇宙内容生成等领域催生颠覆性应用。业内专家预测，Emu3.5的出现标志着AI从"感知智能"向"认知智能"跨越的关键一步，将加速通用人工智能的实现进程。
未来，随着模型对复杂物理系统（如流体动力学、材料特性）的理解深化，AI有望真正具备"想象力"与"规划力"，在科学发现、工程创新等领域发挥核心创造力。Emu3.5不是终点，而是新起点——一个AI从数字世界走向物理世界的起点。
【立即体验】通过以下命令即可快速开始使用Emu3.5： git clone https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5 cd Emu3.5 pip install -r requirements.txt pip install flash_attn==2.8.3 --no-build-isolation python inference.py --cfg configs/config.py
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
