What is Bagel?
开发前沿的人工智能应用通常需要强大的模型，这些模型能够理解并生成文本和图像。虽然专有系统功能强大，但开源解决方案的灵活性和透明度对于研究、定制和部署而言是无价的。BAGEL，一个来自 ByteDance-Seed 的开源统一多模态模型，正提供了这样的基础。BAGEL 在 Apache 2.0 许可下发布，提供先进的图像和文本理解、生成、编辑和导航功能，它是一个强大的替代方案，其功能可与领先的专有模型（如 GPT-4o 和 Gemini 2.0）相媲美。它的设计宗旨是：无论您的项目将您带到何处，它都可以被微调、提炼和部署。
主要特性
深入了解使 BAGEL 成为多模态人工智能开发的多功能工具的核心功能：
🗨️ 统一的聊天与理解能力： BAGEL 基于大型语言模型构建，可无缝处理混合图像和文本输入及输出，从而能够对视觉内容进行复杂的推理和自然的对话。
🖼️ 高保真生成： 该模型在大量的交错视频和网络数据上进行预训练，可以生成逼真的图像和交错的图文内容。其多模态的思维链过程可以实现更连贯和精确的视觉输出。
✂️ 智能图像编辑： BAGEL 利用视频预训练，有效地保留视觉特征和精细细节，同时支持复杂的编辑。其强大的推理能力使其能够超越基本的图像处理。
🎨 灵活的风格迁移： BAGEL 凭借对视觉风格的深刻理解，可以转换图像，应用不同的艺术风格，甚至毫不费力地将图像转换到全新的视觉领域。
🌍 世界导航： 通过从真实世界的视频数据中学习，该模型获得了导航知识，使其能够理解和执行在各种环境中移动的指令，包括模拟或艺术空间。
🧩 组合能力： BAGEL 集成了来自各种数据源（视频、网络、语言）的知识，支持推理、物理动力学建模、未来帧预测以及流畅、多轮的多模态对话。
🧠 集成思维模式： BAGEL 采用独特的思维过程，在生成或编辑之前在内部优化提示。这可以产生具有更丰富的上下文、准确的细节和逻辑一致性的输出，从而将简短的描述转化为详细的结果。
🔧 开源架构： BAGEL 基于具有像素和语义特征双编码器的 Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) 架构，专为可扩展性和从各种数据中高效学习而设计。其开放性允许深度定制和集成。
应用场景
探索 BAGEL 如何应用于您的人工智能项目：
构建高级多模态聊天机器人： 将 BAGEL 的统一聊天和理解能力集成到应用程序中，这些应用程序需要代理能够自然地谈论图像、处理视觉查询，并根据视觉输入生成描述性或创造性的文本响应。
开发智能图像编辑工具： 利用 BAGEL 的编辑和风格迁移功能来创建应用程序，允许用户执行复杂的、基于指令的图像操作，更改艺术风格，甚至根据自然语言命令修改图像中的元素。
为模拟或机器人环境创建人工智能代理： 利用 BAGEL 的导航和组合推理能力来开发能够理解空间关系、预测动作结果并在模拟环境（如游戏或虚拟世界）中执行导航任务的代理，或用于机器人技术的潜在应用。
结论
BAGEL 为推动多模态人工智能的边界提供了强大、灵活和开放的基础。其全面的理解、生成、编辑和导航能力，以及强大的架构和具有竞争力的基准性能，使其成为研究人员和开发人员寻求专有系统的开源替代方案的引人注目的选择。探索 BAGEL，构建下一代人工智能应用程序。
More information on Bagel
Launched
2025-04
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Netlify,Gzip,JSON Schema,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Bagel was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-26.
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