最近被多模态的效果圈粉，感觉距离那个"OCR 糊成一团、指令理解弱到离谱、幻觉高到吓人"的时代也没过去多久，但多模态模型的效果已经发生了飞跃式的进步。
这篇文章我们来系统梳理这背后的"进化轨迹"：模型骨架如何一步步演变、位置编码如何从一维延伸到三维、图片分辨率的难题如何被逐步破解，以及多模态训练策略背后最关键的两个反直觉发现。
一、多模态骨架的三次进化
在进入细节之前，先建立一个整体认知框架：多模态模型的架构演进，本质上是在回答同一个问题------
"图片和文字，到底应该在哪里、用什么方式融合？"
每个时代给出了不同的答案。
Era1. 给语言模型装上眼睛（2022--2023）------ Llava，Qwen-VL1-2
Visual Instruction Tuning（Liu et al., 2023）
核心设计哲学：视觉编码器和 LLM 都很贵，冻住它们，只训练中间的"翻译官"。
这个逻辑很朴素------既然视觉编码器（CLIP ViT）和语言模型（Vicuna/Qwen-7B）都已经在各自领域预训练得很好了，那就别动它们，只用少量数据和算力训练中间的桥梁就好。
LLaVA 的两阶段训练：
| 阶段 | 冻结什么 | 训练什么 | 用什么数据 |
|---|---|---|---|
| 阶段一：特征对齐 | 视觉编码器 + LLM | 只训练适配器 | 图像描述（Caption）类任务 |
| 阶段二：指令微调 | 只冻结视觉编码器 | 适配器 + LLM | 图像对话问答类任务 |
Qwen-VL 在此基础上加了第三阶段： 解冻全部参数，用 OCR、Visual Grounding（让模型指出图片中特定区域的位置）等任务，专门强化模型的细粒度感知能力。这是从"看到是什么"向"感知空间关系"的第一步迈进。
但 Era1 有三个根本性的缺陷，驱动了后续的演进：
- 🔴 "语言优先"的模态失衡：视觉模态就像新朋友无法融入文本群体，往往被忽略。导致很多图像理解问题上模型幻觉高的吓人。
- 🔴模态"拼接"的本质缺陷：视觉模态和文本模态天然存在分布差异、范数差异、信息密度差异，导致单纯拼接表征，模型很难提取出有效信息
- 🔴 深层图像理解能力缺失，固定分辨率、和输入层融合导致更多高分辨率细节、空间感知任务的完成都并不好
Era2. 让大脑"看见"更深层（2024-2025）- Qwen-VL3
Era1 的翻译官只工作了一次------在图片进入大脑之前。进了大脑，视觉信息就和文字混在一起，靠 LLM 自己去消化。
问题是：视觉信息中的细节（小字体、空间位置关系、图表结构）很容易在 LLM 的深层网络里被"稀释"掉。
**Era2 的核心思想：全面深入，让视觉模态真正参与到模型的每一层学习中。**同时攻克三个关键技术难题（位置编码、动态分辨率、训练策略），我们后面会重点展开。
Qwen-VL3给出的方案是DeepStack,从 ViT 的多个中间层抽取特征，分别注入 LLM 的不同层, 低层 ViT 特征保留边缘、纹理等细节信息，高层特征保留语义信息, 这样不同层的语言模型能看到不同粒度的视觉信息。
text
图像 → [ViT编码器] → 第6层特征 ──→ 注入LLM第5层
→ 第12层特征 ─→ 注入LLM第15层
→ 第18层特征 ─→ 注入LLM第25层
→ 第24层特征 ─→ 注入LLM第35层
↓
文本Token ──────────────────────→ [LLM主干] → 回答Era3. 打掉眼睛和耳朵，统一多模态架构 (2026+)- Gemma4
有了Era2把融合做到极致，那下一步自然是索性去掉融合的过程，让多模态从最初就开始统一训练, 也就是丢掉视觉、语音编码器，多模态从头融合训练。
Gemma4直接在架构层去掉图片、音频编码器，让多模态在输入层就进行融合，具体实现：
- 图片怎么进来？ 把图像切成 48×48 像素的图块（patch），通过一个约35M参数的投影矩阵，直接映射到和文字 token 一样的向量空间。
- 音频怎么进来？ 把 16kHz 的音频按每 40ms 切一片，复用和图片一样的投影矩阵，也变成同维度的向量。
- 然后呢？ 图片 token、音频 token、文字 token，按用户输入的顺序拼在一起，由同一个 Transformer 用同一套注意力机制处理------没有任何模态特权。
这里有个值得注意的设计细节：为什么要把图片和音频切得这么"粗"？
因为图片和音频的信息密度，天然比文字低很多。一个文字 token 承载了高度压缩的语义信息；而图片的一个像素区域，信息其实是高度冗余的。所以更大的信息粒度和文字 token 的信息密度更接近，Transformer 处理起来才不会"浪费注意力在背景像素上"。当然参考后面动态分辨率的处理思路，按预算和语义密度进行动态切割或许是更好的方案。
二、三大核心技术难题 ------把"问题从何而来"讲清楚
说完架构层面的变化，下面我们接着说几个核心问题的攻克
- 位置编码如何表征空间和时间:把 2D/3D 世界硬压成 1D 序列，长视频尤其受损
- 如何支持动态分辨率:固定 224/336 一刀切导致 OCR/文档/小目标崩
- 如何训练解决模态冲突：视觉加入时机与比例不当会拉低语言能力或导致"看不见"
难题一：位置编码如何表征空间和时间？
语言模型的 Transformer 在处理 token 序列时，天然不知道哪个词在前、哪个词在后------注意力机制本身是"无序的"。位置编码给每个 token 打上一个"我在第几位"的标签，让模型能感知顺序。
对于纯文字，这很简单：每个词有一个位置编号，1、2、3......往后排。
但图片不一样。图片里的信息是二维的------一个像素块不只有"在第几位"，还有"在第几行、第几列"。视频更复杂，还加了"在第几帧"这个时间维度。
把二维、三维信息硬压成一维序列，就像把一张地图折叠成一条线------空间关系全乱了。
M-RoPE：给模型装三块"表盘"
Qwen-VL2 引入了 M-RoPE（多模态旋转位置编码），核心思想是：给每个 token 配三块表盘，而不是一块。
| 模态 | T 表盘（时间/帧） | H 表盘（垂直位置） | W 表盘（水平位置） |
|---|---|---|---|
| 文字 | 随位置递增 | 同 T | 同 T（退化为 1D） |
| 图片 | 固定不动 | 随行号变化 | 随列号变化 |
| 视频 | 随帧数递增 | 随行号变化 | 随列号变化 |
对于文字，三块表盘转速一样，等价于原来的 1D 位置编码，没有额外损耗。对于图片和视频，模型只需要"看表盘的指针夹角"，就能天然感知到像素之间的空间距离和帧之间的时间顺序------不需要额外记忆坐标。
实现上的一个关键演进：频段分配方式
具体实现时，每个注意力头的维度要被切成三份分别给 T/H/W。Qwen-VL2 的做法是顺序切分------前 1/3 给 T，中间 1/3 给 H，最后 1/3 给 W。
但 Qwen-VL3 发现这个做法有个隐患：每个维度只能感知特定频段的信息，会导致模型对某些空间频率无法感知。Qwen-VL3 的修正方案叫交错分配：
r
通道索引 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ...
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
分配： T, H, W, T, H, W, T, H, W ...一个有趣的延伸：时间位置编码的"语义化"转向
Qwen-VL2 用视频帧的整数 ID（第1帧、第2帧......）来做时间轴的旋转编码。Qwen-VL3 做了一个反直觉的改动：把时间位置编码，改成直接在视觉 token 前插一段文字 <3.0 seconds>。
为什么这么改？ 整数帧 ID 作为位置编码有两个缺陷，放在一起理解更清晰：
-
❌ 问题一：信息稀疏：文本的 token 位置是连续密集的（1,2,3,4,5...），视频帧的采样却是稀疏的（1,5,10,20,50...）→ 模型对"帧间距离"的感知被稀疏采样严重扭曲
-
❌ 问题二：语义错配：30fps 采样时，帧ID=30 代表"第1秒"，1fps 采样时，帧ID=30 代表"第30秒" → 同样的 ID，在不同采样率下代表完全不同的时刻
而直接使用语义<xx seconds>可以同时规避以上两个问题，它不需要再去"换算"巨大的数字，而是像读小说章节标题一样，直接"读懂"了当前视频片段的时间点。
难题二：动态分辨率如何在保留细节的同时控制 Token 数量？
先理解为什么这是个两难困境。
固定分辨率（比如 224×224）的问题：图片一律缩放到这个尺寸，高清文档里的小字、密集表格里的数字------统统模糊掉了。这是前期多模态模型 OCR 能力弱的根本原因。
但支持高分辨率也不是免费的，越高的分辨率，如果不压缩，就会直接转换成更多的输入token。
所以动态分辨率的核心矛盾是：细节 vs. Token 预算。
Tiling（切片拼图）------ 不动 ViT，绕道走
首先是滑动分块方案，既然 ViT 只接受固定大小的输入，那就把大图切成多个小块，每块单独送进 ViT。
LLaVA 的 AnyRes 方案在此基础上更进一步：同时送入一张缩小的全局缩略图 （保留整体布局信息）和多个局部高清切片（保留细节信息），将所有编码结果拼接成完整序列。
这个方案的优点是实现简单、不需要修改 ViT；缺点是切割的边界会打断跨区域的语义关系（比如一个表格被切成两半），而且 token 数量随分辨率线性增长，治标不治本。
Gemma 的改进方向是：把 ViT 支持的最大输入分辨率直接扩大（从 336 扩到 896），减少切片次数，从而减少切割引入的碎片化。
VIR（视觉分辨率路由器）------ 让模型自己决定压缩多少
Tiling 是用同一个压缩率处理所有区域------但实际上，图片里的天空背景和密密麻麻的文字，对信息密度的需求完全不同。
VIR 的核心思想：引入一个"语义感知"的动态压缩路由器，让模型自己判断每个 patch 该用多少 token 来表达。
训练分两步：
- 训练对压缩不敏感的"底子"
随机对输入图片做 4 倍或 16 倍压缩，训练模型在不同压缩率下输出尽量一致的结果。目的是让模型学会"即使图糊了，我也能猜出大概"------建立对压缩的鲁棒性。
- 训练路由器本身
冻结 ViT 和语言模型，只微调 VIR 路由器部分。路由器本质上是一个二分类器，对每个 patch 输出 0 或 1：
css
标签的来源: 不需要人工标注！
直接比较 Loss(4倍压缩) vs Loss(16倍压缩)：
→ 如果压缩后损失大（信息损失严重）：标签=0，保留高分辨率
→ 如果压缩后损失小（信息本来就稀疏）：标签=1，可以大幅压缩训练用 OCR、VQA 等对信息密度极敏感的任务------因为只有这类任务，"压不压缩、压多少"的影响才显而易见。
推理时，路由器对每个 patch 实时决策，密集信息区域精细保留，大片背景区域大幅压缩，实现了真正的"按需分配"。
Native VIT(原生动态分辨率) ------ 从根上改 ViT
前两个方案都是在不动 ViT 内核的前提下绕道解决。Qwen-VL2 选择直接"动手术"：
- 引入二维相对位置编码（M-RoPE 的 H/W 维度），让 ViT 从输入端就能处理任意尺寸的图片，patch 数量随图片实际尺寸动态变化。
- 引入 2×2 的 MLP 池化压缩，把 4 个相邻 patch 的特征合并成 1 个，将视觉 token 数量压缩到原来的 1/4，有效控制长图的 token 爆炸。
💡 个人思考：Qwen-VL2 的动态分辨率（解决了"怎么灵活输入"）+ VIR 的信息密度感知（解决了"输进来之后怎么高效表达"），两者其实并不矛盾。如果进一步结合，或许可以走向预算驱动的自适应表示------给每张图设定一个 token 上限，根据内容的信息密度，动态决定哪些区域精细表达、哪些区域粗略压缩。这或许是动态分辨率的下一站。
难题三：多模态该如何训练？
架构解决了"图片怎么进来"的问题，训练策略解决的是"图片进来之后，怎么让模型真正学会用它"。
这里有两个反直觉的核心发现，都来自 Kimi-K2.5 的实验。
Insight 1：视觉和语言，越早在一起越好
先理解"模态竞争"是什么感觉。
想象你已经是一个母语中文、英语流利的人。这时候有人要求你从零学日语，并且要求你的中文和英语能力不能下降。你会发现，在大脑里，三种语言会互相"抢地盘"，很难真正平衡。
这正是 Era1/Era2 多模态模型的训练困境：LLM 已经用纯文本训练得很好了，这时候再"注入"视觉模态，就会产生模态竞争：
- 样本中视觉占比过高 → 文本能力断崖下跌
- 样本中视觉占比过低 → 模型学会"偷懒"，能不看图就不看图
之前大家的解决方案多是通过多阶段训练，以及动态调整两种模态的混合比例，来拉偏架，本质是水多了加面，面多了加水。
而Kimi-k2.5试验后给出的结论是在固定 token 预算下，早期融合适度视觉比例的效果，优于晚期大量注入视觉数据。，所以kimi-k2.5采用的是，早期整合视觉，全程协同优化两种模态以学习均衡的多模态表示。
视觉和文本两种模态如果在训练早期就一起"长大"，它们之间的对齐是自然形成的，就像双语环境中长大的孩子，两种语言在大脑中共生。而"先学文本、后补视觉"就像成年人学第二语言------再怎么努力，也很难达到母语级别的融合，而且学第二语言时还会干扰母语（语言退化）
Insight2：文本和视觉，不再是"零和游戏"
更惊喜的是，Kimi-K2.5 发现了两个跨模态正向迁移的现象：
现象一：纯文本 SFT，能激活视觉推理能力
当前高质量的多模态工具调用数据极度稀缺，但高质量的纯文本 Agentic 数据（推理、规划、工具使用）非常丰富。由于模型的视觉和文本已经在预训练中深度融合，在文本上练出来的推理和规划能力，会自然迁移到视觉任务上。先练文本，反而让视觉 Agentic 能力的激活效果更好。
现象二：视觉 RL，反过来提升文本长文本推理能力
研究者的解释是：Visual Grounding这类任务，在结构上类似于文本中的"结构化信息抽取"------都需要在大量信息中精准定位目标，只是输入的信息分布不同。因此，视觉 RL 训练实际上在强化同一种底层能力，并通过多样化的输入分布提升了模型的泛化性。
Kimi-K2.5 完整训练流程
因为感觉还要再等等多模态重头融合训练的方案，这里不展开说了直接看图吧。
