> 数据图表如何了解目前的多模态模型与未来全模态模型的对比
2026-6-01）全模态模型（Omni-modal Model）：是指能够处理、理解并生成多种模态数据（如文本、图像、音频、视频、3D数据、传感器数据等）的综合性人工智能大模型。它是多模态大模型的延伸与升级，旨在通过统一的架构实现跨模态的无缝交互与信息融合，提供通用的智能解决方案。多模态模型与全模态模型在架构、交互及实时性上存在显著差异。多模态模型与全模态模型具备相同基础能力，二者均支持文字、图片、视频、音频等多种模态内容的输入，但二者底层技术实现模式存在显著差异。多模态模型采用分模块拼接式架构，针对图像、音频、文本等不同模态分别配置独立编码器完成特征提取，再通过投影层对齐信息后融合推理，属于分阶段处理、事后整合输出的设计而全模态模型依托原生一体化统一Transformer架构，底层原生兼容各类模态的输入与输出，全部模态共享一套基础网络同步联合训练，从底层实现跨模态深度融合，无需拆分独立模块再拼接处理。 
