

> 极低的推理延迟与显著压缩的显存占用，DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的发布证明了视觉大模型正在摆脱云端算力的重资产束缚，为具身智能打下关键基石。

国内开源力量 DeepSeek 正式发布其最新多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。在过去，视觉大模型（VLM）往往伴随着极高的显存开销与令人抓狂的 Token 生成延迟。然而，此次的“Flash”版本通过架构层面的极致瘦身与注意力机制的重构，在保持甚至超越同级模型视觉解析能力的同时，将端侧部署的门槛降到了历史最低点。

## 架构瘦身与视觉感知重构

**动态分辨率的极速解析**　传统视觉模型在处理图像时，通常强制将其拉伸或裁剪为固定分辨率，这不仅损失了长宽比特殊的局部细节，更造成了大量无效 Token 的算力浪费。V4-Flash-Vision 采用了全新的动态切片机制，能够根据图像的原始信息密度自动分配注意力权重。这种设计让模型在面对高分辨率工程图纸或密集文本图片时，能够以极少的 Token 消耗直击核心特征区域。

**显存压力的极致释放**　通过引入改进的稀疏注意力机制与 KV Cache 压缩技术，该模型在长上下文的多轮图文对话中展现出了惊人的内存控制力。技术团队通过对视觉编码器与语言模型对齐层的降维映射，砍掉了大量冗余的参数传递。这意味着原本需要多张高端算力卡才能勉强运行的多模态推理任务，现在可能仅凭单张消费级显卡即可流畅驱动。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 边缘算力爆发下的生态突围

**端侧推理的能效平权**　算力成本的大幅下降直接决定了商业落地的广度。Flash 版本的出现，使得手机、智能眼镜等功耗和散热受限的移动终端，终于具备了运行本地高清晰度视觉大模型的可能性。开发者无需再将每一帧图像都传回云端进行高延迟的推理，端侧处理带来的隐私保护与极致响应速度，将催生出一批全新的 AR 交互应用。

**具身智能的视觉基座**　机器人和自动驾驶领域对视觉理解的实时性有着苛刻的要求。V4-Flash-Vision 以其亚秒级的响应速度，为具身大脑提供了一条极宽且无延迟的“视觉神经”。这也宣告了国产开源模型在多模态落地层面，正式从“云端秀肌肉”转向了“端侧抢地盘”的实用主义阶段。
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当视觉模型的推理成本无限趋近于文本模型，物理世界与数字世界的认知折叠便真正开始了。


DeepSeek推新一代视觉闪电模型 多模态端侧部署迎来算力拐点



> 结束内部赛马与资源内耗，大厂AI战略进入重兵团作战阶段。架构调整的本质是集中算力与数据优势，以全模态上限争夺下一代流量入口。

互联网巨头的内部组织架构图，往往是窥探其技术野心最精确的雷达。腾讯混元大模型近期完成了一次极具标志性的人事与架构洗牌。多模态部门与大语言模型部门被全面合二为一，并交由姚顺雨统一掌舵。这场变阵看似是常规的业务线梳理，实则是腾讯在深水区中按下的一次算力集权核按钮。

长久以来，“内部赛马”是国内互联网大厂攻城略地的惯用战术。在AI浪潮初期，文本模型与视觉模型分兵突进，确实能够快速跑出单点突破的技术原型。然而，当战局演进到全模态大一统阶段，原有的隔离墙便成了最大的绊脚石。文本部门与多模态部门各自屯兵，不仅导致了高质量清洗数据无法形成跨模态的飞轮效应，更让本就紧缺的GPU算力集群陷入了低效的碎片化分配之中。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

战略重构　此次双剑合璧，其核心目的在于冲击全模态技术的绝对上限。纯文本大模型的智商天花板已日渐显现，下一代AGI的突破口必然在于模型对现实物理世界的综合感知能力。姚顺雨的统管，意味着腾讯将打破原有的资源山头，把语言逻辑的深度推理能力作为底座大脑，将图像、声音乃至3D空间的生成能力作为感官神经，进行底层的彻底熔炼。

这场权力集中的背后，是腾讯对新一代流量分发高地的焦虑与渴望。如果不能在一个统一的模型架构下实现多模态能力的丝滑流转，就无法支撑起未来微信、游戏等庞大社交娱乐生态中那些高度复杂的AI Native应用。

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博弈推演　随着腾讯混元的合二为一，国内一线大厂在AI领域的散兵游勇时代正式宣告终结。集中力量办大事的重兵团作战模式将成为标配。这预示着未来几个季度内，行业将迎来一轮疯狂的算力集群吞并与重组，那些仍然试图依靠单点模态突围的中型团队，将在巨头的联合战舰面前失去最后的议价权。

腾讯混元架构大洗牌 多模态部门合并背后的算力集中收网



> 摒弃为单一视觉任务定制专用模型的老路，DeepMind巧妙地将视频生成框架逆向转化为通用视觉感知器，以极低的数据成本暴力颠覆了传统CV管线。

## 降维打击 将生成器反向压榨为提取器
在传统的计算机视觉（CV）领域，工程师们习惯于“分而治之”。要做深度估计，就得训练一个专门的Depth模型；要做图像分割，就得搞一个SAM架构；要做3D关键点检测，又得拉一套独立的标注数据。但Google DeepMind此次推出的GenCeption框架，却像是一个掀翻棋盘的野蛮人。

架构创新点　GenCeption的核心极客思维在于“逆向工程”。它把原本用来从文本生成视频的扩散模型（如WAN 2.1 Diffusion Transformer）做了一次绝妙的改造。视频生成模型在海量预训练中，其实已经深刻理解了物理世界的深度、遮挡、运动规律和语义边界（否则它无法生成逼真的视频）。GenCeption直接跳过了缓慢的迭代采样生成步骤，将其改造成一个高效的前馈网络。仅仅通过单一的向前传递过程，它就能将模型内部蕴含的“物理直觉”暴力提取出来，直接输出高质量的深度图和分割掩码。这好比是把一个小说家的脑子直接取出来当成百科全书用，简单、粗暴，却极为有效。

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## 算力平权与合成数据革命 告别海量人工标注
对于下游的AI开发者而言，GenCeption带来的最大震撼是“成本粉碎”。一直以来，感知模型的训练极其依赖人工标注的像素级数据集，这是一笔天价的开销。

破局红利　根据论文披露，GenCeption匹配甚至超越了现有诸多专用SOTA模型的性能，但其使用的特定任务训练数据比以往少了惊人的7到500倍。更令人兴奋的是，它几乎完全依赖合成视频进行训练，却能完美泛化到真实世界的复杂场景中（例如未经训练的动物和工业机器人）。这意味着视觉基础模型（Vision Foundation Model）正在复刻大语言模型（LLM）的“涌现”奇迹，合成数据正式具备了替代真实人工标注的能力。

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## 务实预测 垂直视觉模型的谢幕倒计时
GenCeption的出现宣告了计算机视觉领域“大一统”时代的加速到来。可以预见，未来1到2年内，那些耗费巨资针对单一任务（如仅做车道线检测、仅做医疗影像分割）微调的小型垂直模型，将被这种泛化能力极强的生成式预训练架构无情碾压。视频生成大模型不再只是文生视频的娱乐工具，它们将作为最强大的“通用世界模型”，直接掌管自动驾驶、工业质检和机器人导航的视觉中枢枢纽。

DeepMind GenCeption逆向突围 视频生成模型降维吞噬传统视觉感知



> SenseNova-Vision彻底打破了语言模型外挂视觉模块的拼接架构，用7B参数的MoT架构将四大视觉任务统一归化为多模态生成问题。这是机器视觉走向原生大统一的里程碑。

## 告别专用预测头 视觉任务大一统的工程奇迹

长期以来，计算机视觉（CV）领域就像一个极其割裂的五金店。你要做目标检测，就得接入YOLO；要做图像分割，必须请出SAM；要搞深度预测，又要换一套专属模型。即使是后来的多模态大模型，本质上也只是“语言大脑”外挂了几个“视觉器官”，通过不同的专用预测头（Prediction Heads）来处理不同任务。

商汤此次全面开源的SenseNova-Vision，是一次对旧有CV工程范式的暴力强拆。

技术变革　彻底剔除下游专属预测头。
该模型将目标检测、OCR、关键点检测、3D重建等所有经典视觉任务，全部转译为“统一多模态生成问题”。在同一个共享的表征空间内，模型不再是按部就班地输出离散的坐标点或分割掩码，而是像生成一段流畅文本一样，直接“生成”出视觉结果。这种“All in One”的设计，在工程实现上是一次极简主义的胜利。

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## MoT架构解密 共享表征空间的降维打击

SenseNova-Vision之所以能以仅仅7B（70亿）的参数量横扫四大核心视觉任务，其核心机密在于底层的Bagel-7B-MoT微调架构。

传统的视觉语言模型往往在图文对齐上做文章，但缺乏对物理世界稠密几何信息的理解。商汤团队投喂了高达5000万条高质量指令数据，强行在模型的权重网络中刻画了从2D平面到3D深度的物理法则。MoT（Mixture of Tasks）架构允许模型在处理不同指令时，复用绝大部分底层特征提取参数。这意味着，当模型在学习如何进行图像分割时，它所积累的边界感知能力，会无缝泛化并反哺到目标检测与深度估计任务中。这是一种底层认知的融会贯通，而非简单的算力堆砌。

## 从拼凑到原生 下游开发者的效率革命

对于下游生态而言，SenseNova-Vision的开源相当于向市场投放了一台万能机床。过去，自动驾驶或工业质检团队需要维护一个包含数个异构模型的庞大Pipeline，光是模型间的张量转换和显存抢占就足以让算法工程师崩溃。

提效核心　一套权重解决所有问题。
现在，开发者只需要一句简单的自然语言提示词（Prompt），就能让同一个7B模型在极低的显存开销下，瞬间切换任务身份。这种基于指令跟随（Instruction Following）的视觉输出模式，大幅降低了传统CV落地的门槛。不过，作为代价，模型对提示词的措辞与格式定义变得极度敏感，Prompt Engineering将成为未来视觉工程师的必修课。

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## 务实预测 端侧AI与具身智能的新基座

商汤选择在这个时间节点开源7B量级的统一视觉模型，其战略意图极为清晰。7B是一个黄金参数量，它恰好卡在能够在主流边缘计算设备（如高阶车机芯片、工业机器人控制器）上流畅进行本地推理的甜点位。

务实预判　这款模型将成为下一代具身智能（Embodied AI）的最佳视觉基座。机器人不再需要为导航、抓取、避障分别部署三套视觉系统，一个统一的原生视觉大脑将接管所有的环境感知任务。计算机视觉的碎片化时代宣告终结，以生成式架构吞噬一切的“大统一时代”已经到来。

商汤开源统一视觉大模型 7B参数如何终结计算机视觉的碎片化时代



> 跨应用执行任务听起来是解放双手的乌托邦，但其实际运行中的高昂纠错成本与隐私让渡，证明这仍是一个被资本预期催熟的半成品。

## 跨应用操作是被公关话术放大的乌托邦

在OpenAI高调发布ChatGPT Work时，演示视频中那个能够在不同软件间自由穿梭、自主完成从收集数据到发送邮件全流程的AI智能体，确实赚足了眼球。然而，刺破华丽的公关话术，回到真实的办公场景中，我们会发现这种所谓的“自主操作”往往经不起复杂业务逻辑的推敲。

当前的跨应用智能体，本质上是通过多模态视觉模型“看”懂屏幕，并模拟人类的鼠标和键盘操作。这种基于GUI（图形用户界面）的交互逻辑存在先天的脆弱性。网页布局的微小改动、一个意外弹出的广告通知、或是系统级的一秒卡顿，都可能让AI的下一步操作彻底偏离预期。将严肃的商业流程交给一个偶尔会发生视觉幻觉的智能体去盲目点击，无疑是在办公室里埋下了一颗不知何时爆炸的定时炸弹。

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## 隐性成本与失控的错误边界

市场往往只关注AI执行任务的速度，却刻意忽略了人类为AI“擦屁股”的纠错成本。当你在使用单一文字大模型时，即使它胡言乱语，你只需点击重新生成；但当ChatGPT Work在后台悄悄调取你的CRM系统并错误地向客户发送了报价邮件时，这种失控带来的损失是不可逆的。

隐性陷阱　为了确保这种跨应用智能体不闯祸，人类打工人不得不时刻盯着屏幕充当“监工”。这就形成了一个极其荒谬的悖论——原本为了解放人类注意力的工具，反而要求人类投入更多的高频注意力去审核其每一步操作的合理性。在这种极其消耗心智的“人机协作”模式下，所谓的效率提升更多是停留在实验室内的数据自嗨。

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## 隐私让渡与B端合规的死胡同

更致命的阻碍在于数据合规与隐私让渡。要让ChatGPT Work实现跨应用工作，用户必须授予其最高级别的系统屏幕录制权限与无限制的网络访问权。这意味着你屏幕上闪过的每一条私人微信、每一行核心代码、每一份未经审计的财务底稿，都会被作为多模态输入流传送到大模型的服务器进行解析。

在B端企业市场，这种黑盒式的数据读取逻辑几乎是对现有信息安全合规体系的公然挑衅。在金融、医疗等强监管行业，没有任何一家企业的IT安全主管会允许一个不受控的第三方智能体在员工电脑上肆意截屏。ChatGPT Work描绘的未来固然美好，但在解决确权、防篡改和绝对的本地化推理之前，它更像是一个用来拉升估值的精美玩具，而非能真正颠覆工作流的成熟工具。

ChatGPT Work试图接管跨应用操作 但系统级智能体仍面临体验落地与合规风险



> 算力枯竭之前，高质量数据池已经率先告急。此次结盟宣告了免费抓取时代的终结，手握核心版权的老牌巨头正在重新夺回AI利益分配桌上的话语权。

## 算力之外的数据咽喉被巨头扼住

在生成式AI的狂飙突进中，外界的目光往往聚焦于英伟达的GPU芯片和动辄千亿参数的模型架构。然而，在商业博弈的暗潮中，大模型厂商面临着一个更致命的生存危机——高质量原生数据的枯竭。当互联网上免费且易于抓取的公开数据被消耗殆尽，甚至模型开始用其他AI生成的数据进行自我训练导致“模型崩溃”时，掌握独家、纯净、带标注正版数据的版权方，终于迎来了翻盘的时刻。

Getty Images作为全球顶级的视觉内容帝国，过去一直站在AI公司的对立面。它曾因版权问题将Stability AI等图片生成先驱告上法庭，引发了整个行业的寒蝉效应。如今，Getty选择与OpenAI达成战略授权，将海量正版图库接入ChatGPT。这一一百八十度大转弯绝非偶然，而是双方在底牌尽出后的利益重新分配。OpenAI用真金白银换取了继续训练下一代多模态模型的无污染弹药，而Getty则完成了从“维权斗士”到“AI军火商”的身份转换。

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## 从公堂对簿到利益捆绑的现实考量

商业世界的运作逻辑从来不是非黑即白。对于OpenAI而言，随着其向B端企业市场的深入，版权合规已经成为决定其能否拿下大客户订单的核心门槛。跨国企业在使用ChatGPT生成营销素材或产品设计时，绝不能承担侵犯他人知识产权的法律风险。

博弈焦点　通过买断或授权顶级图库，OpenAI实际上是在为自己的企业级服务构建一道极高的法律护城河。这种护城河不仅防住了传统版权方的诉讼，更将缺乏资金购买正版数据的中小模型创业团队死死挡在了B端市场门外。Getty的让步同样充满算计：既然技术洪流不可逆，无法彻底封死AI爬虫，不如在自己数据资产最具稀缺价值的当下，直接与头部的超级平台进行深度利益捆绑，确保在未来的AI生态中收取稳定的“数据过路费”。

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## 视觉模型商业化的合规门票与行业洗牌

这场结盟预示着大模型行业的草莽时代正式落幕。过去的AI创业者可以依靠游走在灰色地带的网络爬虫建立技术壁垒，但未来的入场券将变得极其昂贵。高质量的数据资源正在向少数几个财大气粗的硅谷巨头集中。

未来格局预判　除了Getty，我们可以预见，全球主流的新闻集团、学术期刊、甚至视频版权方，都将在短期内迎来新一轮的估值重估。数据版权将取代单纯的算法创新，成为下一阶段最重要的战略资产。在这个新秩序下，开源模型和初创公司将面临“无粮可炊”的绝境，整个行业的集中度将进一步加剧，形成由少数超级大厂加上若干家顶级数据供应商共治的垄断寡头格局。

Getty结盟OpenAI——顶级数据版权成为大模型下半场的终极护城河



> 当行业陷入用海量数据微调视觉模型以提升空间感知能力的军备竞赛时，英伟达用一个免训练框架证明了算力并非唯一解，代码接口才是破局关键。

## 刺破算力狂热　空间推理的真正瓶颈不在模型

长期以来，视觉语言模型（VLM）在面对“物体在哪里”、“如何移动”等三维物理世界的空间推理任务时，表现始终差强人意。为了解决这个“睁眼瞎”的问题，主流科技巨头的下意识反应是疯狂追加算力投资，试图通过投喂海量的带有空间标注的3D和4D数据集，对庞大的模型进行微调。

然而，英伟达Research团队发布的SpatialClaw毫不留情地刺破了这种算力崇拜的幻象。他们敏锐地指出，模型表现不佳的根本原因，并非其大脑不够聪明或知识储备不足，而是它与物理世界交互的“手脚”（动作接口）设计得过于僵化。传统方法要么让智能体写一段死板的单次执行代码，要么依赖高度结构化的工具调用接口，这让模型在面对开放式、动态的复杂空间环境时，如同穿着厚重的防爆服做显微外科手术。

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## 代码即接口　重构智能体交互逻辑的降维打击

SpatialClaw给出的解药异常清醒且廉价　完全不需要重新训练大模型，只需要改变它调用感知工具的方式。该框架在底层维护了一个带有状态的Python内核，预先加载了各种感知和几何计算的原语。智能体被允许在每一步操作中编写可执行的Python单元格，它的下一个动作完全取决于刚刚返回的真实环境视觉和文本反馈。

这种将代码作为动作接口的设计，赋予了模型极高的灵活性。在跨越20个空间推理基准测试中，这个没有消耗一卡算力去微调的纯框架设计，直接实现了59.9%的平均准确率，以11.2分的巨大优势碾压了近期被热炒的各种需要重度调优的空间智能体。这就好比一个优秀的指挥官，不需要自己去搬砖（微调学知识），只需要一套极高自由度的通讯系统（Python状态内核），就能完美调度所有的前线作战单元（感知工具）。

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## 务实的冷思考　免训练框架的隐性门槛

但剥离公关话术的狂热，我们也必须看到SpatialClaw这种“代码即动作”路线的隐性代价。虽然免除了前期的训练算力成本，但依赖Python内核的实时代码生成与执行，必然会在推理阶段引入显著的延迟。对于具身智能和实时机器人这种要求毫秒级响应的物理应用场景而言，这种基于解释型语言环境的多轮次交互，其稳定性和安全性依然是一个巨大的问号。如果生成的代码在执行时出现死循环或内存泄漏，对于实体机器人将是灾难性的。因此，这种创新短期内仍将是实验室和高端软件测试场景的宠儿，距离真正走向工业流水线，还有一段难以逾越的合规与工程鸿沟。

英伟达SpatialClaw戳破微调神话 免训练重塑空间推理接口



> 抛弃了将文本、图像、声音勉强缝合的传统妥协方案，Gemini通过底层架构的推倒重来，实现了真正的神经网络感官融合。这标志着大模型从单一的文本处理引擎向全栈感知大脑的进化，将彻底重塑下一代AI应用的开发范式。

## 告别拼接怪的原生多模态神经中枢

在过去的一段时间里，业界主流的多模态方案多采用拼接策略。如同为盲人装上了一个独立的视觉翻译器，模型先将图像转化为文本标签，再送入语言模型进行推理。这种方式虽然工程实现简单，但在信息转换过程中会丢失大量的空间关系、音频情绪等高维细节，导致模型在处理复杂跨模态任务时显得反应迟钝且容易产生幻觉。

Gemini架构师分享的核心突破在于从预训练的第一天起，就采用交织编码的技术路径。文本、代码、图像、音频等不同模态的数据流在进入神经网络的最底层便开始共享注意力机制。这种原生融合就如同人类的大脑，视觉神经与听觉神经在处理信息时是实时协同而非线性串联的。这使得Gemini能够直接看懂复杂的物理图纸，听懂带有极强背景音的情绪起伏，从而在信息密度极高的复杂场景中展现出令人惊叹的推理深度。

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## 动态路由与计算资源的极致压榨

然而，处理如此庞大且复杂的混合模态数据，对算力的消耗是极其恐怖的。为了在不无限扩张物理集群的前提下提升模型容量，Gemini在底层架构中深度整合了混合专家架构机制。这绝不仅是简单的增加参数量，而是一场极其精密的算力调度艺术。

技术剖析　当一个复杂的跨模态指令输入时，系统内置的稀疏路由器会瞬间进行判断，只激活神经网络中与该任务最相关的那一小部分专家网络进行计算。这就像是一个高效运转的跨国公司，遇到法律问题只找法务部，遇到技术问题只找研发部，而不是让所有员工一起开会。这种动态路由机制使得Gemini在拥有庞大参数规模的同时，推理成本却得到了指数级的压缩，为后续在端侧设备上的部署埋下了关键伏笔。

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## 涟漪效应重塑下游开发者生态

底层架构的革命，必然会引发上游应用层开发范式的地震。对于广大AI开发者而言，Gemini的原生多模态能力意味着他们不再需要费尽心机去协调不同的视觉模型和语音模型，也不必再去处理复杂的接口时延与数据对齐问题。一个统一的API就能调用全栈的感知与推理能力。

这将催生出一批过去根本无法想象的创新应用。例如实时的陪伴型医疗机器人，不仅能听懂患者的语言描述，还能同时通过摄像头观察患者的面色变化，并结合医疗设备的音频信号进行综合诊断。从某种意义上说，Gemini并非只是发布了一个新模型，而是为开发者提供了一台具备完整五官的数字计算平台，拉开了具身智能时代的序幕。

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