20倍推理加速+10万亿token训练：Emu3.5开启多模态世界模型新纪元

【免费下载链接】Emu3.5-Image 项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image

导语

北京智源研究院发布悟界·Emu3.5多模态世界大模型，通过原生多模态架构实现图文视频统一建模，推理速度提升20倍，性能媲美Gemini 2.5 Flash，为通用人工智能提供全新技术基座。

行业现状：从"生成"到"理解"的范式转变

2025年，多模态大模型已从单纯的内容生成迈向"世界理解"新阶段。据市场研究显示，72%的企业计划增加模型投入，其中动态物理世界建模和长时序推理成为核心需求。当前主流模型仍依赖模态适配器和扩散模型组合，存在生成逻辑断裂、时空一致性差等问题。例如，传统文生视频模型虽能生成逼真画面，却无法理解"苹果被拿走后桌面会变空"的基本物理规律。

在此背景下，智源研究院推出的Emu3.5通过原生多模态架构（Native Multimodal Architecture）直接预测视觉-语言序列的"下一个状态"，首次实现无需任务特定头的端到端世界建模。

如上图所示，这是智源研究院举办“悟界·Emu系列技术交流会”现场，台上人员演讲介绍Emu3.5多模态世界大模型，台下参会者专注聆听、记录，展现人工智能技术发布的会议场景。这一发布会标志着我国在多模态大模型领域进入世界领先行列。

核心亮点：三大技术突破重构多模态能力

1. 统一世界建模范式

Emu3.5采用Decoder-only Transformer架构，将图像、文本、视频全部转化为离散token序列，通过单一"下一个状态预测"（Next-State Prediction）任务实现统一建模。与传统混合架构不同，其创新点在于：

• 无模态适配器：视觉与语言直接通过共享token空间交互
• 10万亿+多模态token训练：涵盖790年视频时长的时空数据，学习物理世界因果关系
• 动态场景一致性：支持第一视角虚拟世界探索，转身、移动时保持空间逻辑连贯

2. 20倍推理加速的DiDA技术

针对自回归模型生成效率低的痛点，Emu3.5提出离散扩散适配（Discrete Diffusion Adaptation, DiDA）技术，将传统token-by-token解码转化为双向并行预测，在保持生成质量的前提下实现20倍推理加速。实测显示，生成512x512图像仅需0.8秒，首次使开源模型达到闭源扩散模型的效率水平。

如上图所示，蓝色背景的对比图表展示Emu3到Emu3.5的关键升级，包括视频数据训练总时长（从15年增至790年，50倍+跃升）、模型参数量（从8B升至34B，4倍+）、推理速度（每张图片提升20倍，自研DiDA技术），底部文字表明Emu3.5开启多模态世界大模型新纪元。这一对比清晰展示了Emu3.5的跨越式发展。

3. 泛化交互能力：从虚拟到现实的桥梁

通过340亿参数和10万亿多模态token训练，Emu3.5展现出三类核心应用能力：

• 高精度图像编辑：支持像素级文本擦除、跨场景物体替换，保持物体光影与场景一致性
• 多模态指导生成：输入"如何做芹菜饺子"，自动生成带步骤说明的图文教程
• 具身操作规划：理解"叠衣服"指令后，可拆解为机器人可执行的12步动作序列

行业影响：开源基座加速AGI探索

Emu3.5的开源发布（模型权重已在Hugging Face开放）将深刻影响三大领域：

开发者生态

提供首个支持动态物理推理的开源基座，降低机器人导航、虚拟世界构建等研究门槛。开发者可通过以下命令快速体验：

git clone https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5
cd Emu3.5 && pip install -r requirements.txt
python inference.py --cfg configs/config.py

企业应用

零售、制造等行业可基于其开发智能客服（自动生成产品安装教程）、工业质检（动态缺陷检测）等场景化解决方案。据智源研究院测试，在交错生成任务（如图文故事创作）中，Emu3.5准确率比现有开源模型高出37%；在图像编辑任务上，与Gemini 2.5 Flash的性能差距缩小至5%以内。

AGI研究

其"观察-预测-行动"闭环能力，为具身智能（Embodied AI）提供可复用的技术框架。Emu3.5能够根据指令，生成在虚拟环境中连续移动的视觉序列，并保持场景的几何、语义和外观一致性。

如上图所示，图片展示了智源研究院（BAAI）发布的Emu3.5的标题页，明确标注其为"Native Multimodal Models are World Learners"（原生多模态模型即世界学习模型），并包含Emu3.5团队、BAAI标识及官方网址。这一标题页凸显了Emu3.5的核心理念和技术定位。

结论与前瞻

Emu3.5通过原生多模态架构和世界状态预测范式，重新定义了多模态大模型的技术边界。其核心价值不仅在于性能提升，更在于提供了从"感知"到"认知"的可扩展路径。随着开源生态的完善，我们或将看到：

• 2026年出现基于Emu3.5的消费级虚拟助手，能理解用户家庭环境并提供个性化服务
• 制造业数字孪生系统成本降低60%，实现物理世界与虚拟空间的实时双向映射
• 自动驾驶场景预测和元宇宙动态内容生成等领域实现更大突破

Emu3.5的开源策略正产生深远影响。通过Gitcode平台（https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5），全球开发者可获取完整的模型权重与训练代码，这种开放模式已催生超过200个创新应用。未来，随着训练数据规模扩大和DiDA技术迭代，多模态世界模型有望在更多领域实现革命性突破。

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