已验证90% 置信事实精确时间
原生多模态架构是指模型在预训练阶段就同时学习文本、图像、音频、视频等多种模态的数据，而非在纯文本大模型基础上后接视觉编码器或音频编码器
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来源数
90%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
MiniMax M3实测对比GPT、Claude、Gemini：五个真实任务谁更强
bilibili数码旭2026/6/8
相关事实
待验证原生多模态与管道式多模态的区别在于：原生多模态在预训练阶段同时学习文本、图像、音频和视频表示，而管道式多模态（如早期GPT-4V）先用专用编码器将图像或音频转换为文字描述再输入语言模型78% 相似待验证Qwen3.5-Omni采用原生多模态预训练方式，从数据构建阶段就将图像、音频、视频与文本混合编排，与早期'感知模块+语言模型'串联方案有本质区别78% 相似待验证多模态处理是指模型同时理解和生成文本、图像、代码等多种数据类型的能力，依赖于视觉编码器与语言模型骨干网络的深度融合78% 相似待验证多模态大模型的技术基础是视觉编码器（如ViT）与语言模型的联合训练，使模型能将像素空间视觉信息映射到与文本共享的语义空间78% 相似待验证原生多模态架构的核心突破在于构建统一语义表示空间，在预训练阶段通过统一编码器将文本、图像、音频、视频映射到同一高维向量空间77% 相似
引用此条事实
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