BAGEL: Open-Source Einheitliches Multimodales KI-Modell für Generierung und Verständnis

Was ist BAGEL?

BAGEL ist ein Open-Source-Multimodales Einheitsmodell, das für Generierungs- und Verständnisaufgaben über Text-, Bild- und Video-Modalitäten hinweg konzipiert ist. Es bietet Funktionalität, die mit proprietären Systemen wie GPT-4o und Gemini 2.0 vergleichbar ist, während es vollständig für Feinabstimmung, Destillation und Bereitstellung zugänglich ist. Veröffentlicht am 20. Mai 2025, stellt BAGEL einen bedeutenden Fortschritt in offenen multimodalen KI-Systemen dar.

Wie funktioniert BAGEL?

BAGEL verwendet eine Mixture-of-Transformer-Experts (MoT)-Architektur, um die Lernkapazität aus diversen multimodalen Informationen zu maximieren. Es nutzt zwei separate Encoder, um sowohl Pixel- als auch semantische Bildeigenschaften zu erfassen. Das Modell folgt einem Next Group of Token Prediction-Paradigma, trainiert, um die nächste Gruppe von Sprach- oder visuellen Tokens als Kompressionsziele vorherzusagen.

Wichtige technische Merkmale

Multimodales Vor-Training: Initialisiert von großen Sprachmodellen, bietet grundlegende Denk- und Konversationsfähigkeiten
Verschränktes Datentraining: Vorab trainiert auf groß angelegten verschränkten Video- und Webdaten für hochauflösende Generierung
Skalierbare Architektur: Verwendet Vor-Training, fortlaufendes Training und überwachte Feinabstimmung auf Billionen multimodaler Tokens
Duales Encoder-System: Kombiniert VAE- und ViT-Funktionen für verbesserte intelligente Bearbeitungsfähigkeiten

Kernfähigkeiten

Multimodaler Chat und Verständnis

BAGEL kann sowohl Bild- als auch Texteingaben und -ausgaben in gemischten Formaten verarbeiten. Es zeigt fortgeschrittene Konversationsfähigkeiten über visuelle Inhalte, liefert detaillierte Beschreibungen, künstlerischen Kontext und historische Informationen über Bilder.

Fotorealistische Bildgenerierung

Das Modell generiert hochauflösende, fotorealistische Bilder, Videobilder und verschränkte Bild-Text-Inhalte. Sein Training auf verschränkten Daten fördert eine natürliche multimodale Gedankenkette, die es dem Modell ermöglicht, vor der Generierung visueller Ausgaben zu schlussfolgern.

Fortgeschrittene Bildbearbeitung

BAGEL lernt natürlich, visuelle Identitäten und feine Details zu bewahren, während es komplexe visuelle Bewegungen aus Videos erfasst. Mit starken Denkfähigkeiten, die von visuell-sprachlichen Modellen geerbt wurden, übertrifft es grundlegende Bearbeitungsaufgaben mit intellektuellen Bearbeitungsfähigkeiten.

Stiltransfer

Das Modell kann Bilder leicht von einem Stil in einen anderen transformieren oder sie über verschiedene Welten verschieben, dank seines tiefen Verständnisses von visuellen Inhalten und Stilen, unter Verwendung minimaler Ausrichtungsdaten.

Durch Lernen aus Videodaten destilliert BAGEL Navigationswissen aus realen Simulationen, was ihm ermöglicht, verschiedene Umgebungen zu navigieren, einschließlich Sci-Fi-Welten und künstlerischen Gemälden mit diversen Rotationen und Perspektiven.

Komposition und Denken

BAGEL lernt eine breite Palette von Wissen aus Video-, Web- und Sprachdaten, was es ihm ermöglicht, Denkleistungen zu erbringen, physikalische Dynamiken zu modellieren, zukünftige Bilder vorherzusagen und sich nahtlos in Mehrfachkonversationen zu engagieren.

Denkmodus

Das Modell integriert einen Denkmodus, der multimodales Verständnis nutzt, um Generierung und Bearbeitung zu verbessern. Durch Schlussfolgerung von Aufforderungen transformiert BAGEL kurze Beschreibungen in detaillierte und kohärente Ausgaben mit nuanciertem Kontext und logischer Konsistenz.

Leistungsbenchmarks

BAGEL zeigt überlegene Leistung über Standard-Verständnis- und Generierungsbenchmarks:

Verständnisleistung

Modell	MME-P	MMBench	MMMU	MMVet
BAGEL	1687	85	55.3	67.2

Generierungsleistung

BAGEL erreicht eine Gesamtpunktzahl von 0,88 über verschiedene Generierungsaufgaben hinweg und übertrifft vergleichbare offene Modelle in Bereichen einschließlich:

Einzelobjektgenerierung (0,98)
Zweiobjektgenerierung (0,95)
Farbgenauigkeit (0,95)
Positionsverständnis (0,78)

Aufkommende Eigenschaften

Während BAGEL mit mehr multimodalen Tokens skaliert, werden konsistente Leistungssteigerungen über Verständnis-, Generierungs- und Bearbeitungsaufgaben hinweg beobachtet. Unterschiedliche Fähigkeiten entstehen in verschiedenen Trainingsstadien:

Frühes Stadium: Multimodales Verständnis und Generierung
Mittleres Stadium: Grundlegende Bearbeitungsfähigkeiten
Fortgeschrittenes Stadium: Komplexe, intelligente Bearbeitung

Diese Progression deutet auf ein aufkommendes Muster hin, bei dem fortgeschrittenes multimodales Denken auf gut geformten grundlegenden Fähigkeiten aufbaut.

Praktische Anwendungen

Für Entwickler und Forscher

Feinabstimmung und Anpassung für spezifische multimodale Aufgaben
Destillieren von Wissen für Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen
Erforschung fortgeschrittener multimodaler Denkfähigkeiten

Für Inhaltsersteller

Generierung fotorealistischer Bilder und Videoinhalte
Durchführung intelligenter Bildbearbeitung und Stiltransfers
Erstellung kohärenter multimodaler Erzählungen

Für KI-Systemintegratoren

Bereitstellung als einheitliche multimodale Lösung
Verbesserung bestehender Systeme mit fortgeschrittenen KI-Fähigkeiten
Entwicklung von Anwendungen, die komplexes visuelles Denken erfordern

Warum BAGEL wählen?

BAGEL bietet mehrere deutliche Vorteile:

Offene Zugänglichkeit

Als Open-Source-Modell bietet BAGEL vollständigen Zugang zu Gewichten, Architektur und Trainingsmethodologien, anders als proprietäre Systeme.

Vergleichbare Leistung

Zeigt Leistung, die mit führenden proprietären multimodalen Systemen vergleichbar ist, während offene Zugänglichkeit beibehalten wird.

Skalierbare Architektur

Die MoT-Architektur ermöglicht kontinuierliche Skalierung und Verbesserung, sobald mehr multimodale Daten verfügbar werden.

Umfassende Fähigkeiten

Von grundlegender Generierung bis zu fortgeschrittenem Denken und Bearbeitung bietet BAGEL eine komplette Suite multimodaler Fähigkeiten in einem einzigen Modell.

Erste Schritte mit BAGEL

BAGEL ist über mehrere Plattformen verfügbar:

GitHub: Zugriff auf Quellcode und Dokumentation
HuggingFace: Herunterladen von Modellgewichten und Ausprobieren von Demos
Paper: Lesen detaillierter technischer Spezifikationen
Demo: Experimentieren mit Live-Fähigkeiten

Das Modell unterstützt verschiedene Bereitstellungsoptionen, einschließlich Feinabstimmung für spezifische Aufgaben, Destillation für ressourcenbeschränkte Umgebungen und vollständige Bereitstellung für Produktionssysteme.

Zukünftige Entwicklungen

Das BAGEL-Team arbeitet weiter an der Skalierung des Modells mit mehr multimodalen Tokens und erforscht neue aufkommende Fähigkeiten. Die Open-Source-Natur fördert Gemeinschaftsbeiträge und Verbesserungen über verschiedene multimodale Anwendungen hinweg.