先进的自回归模型，用于统一的多模态理解与生成，具备视觉路径解耦、优化的训练策略以及校正流整合，实现卓越且灵活的任务表现。

提供 63 个替代方案

Amazon Nova 是新一代基础模型，具备前沿智能和行业领先的性价比。通过自然语言提示生成文本、代码和图像。

提供 61 个替代方案

一种端到端的多模态大模型，可接受任何形式的指代并作出相应的事物定位。

我们提出 BAGEL，一个开源的多模态基础模型，拥有 70 亿个活跃参数（总计 140 亿），在大规模交错多模态数据上进行训练。BAGEL 的性能优于当前顶尖的开源视觉语言模型，如 Qwen2.5-VL 和 InternVL-2。