VLM主流架构分析：Gemini 2.5 Pro 和 Qwen3-VL
Gemini 2.5 Pro 和 Qwen3-VL 代表了当前视觉语言模型（VLM）两种主流的架构方案。Gemini 2.5 Pro 采用的是从零开始协同设计的原生统一架构，而 Qwen3-VL 则采用了基于大型语言模型（LLM）扩展的高效适配器方案。
下面的表格可以让你快速把握两者的核心区别。
| 对比维度 | Gemini 2.5 Pro (Google) | Qwen3-VL (阿里巴巴) |
|---|---|---|
| 核心架构 | 原生统一架构 (Native) | 基于LLM的适配器架构 (Adapter-based) |
| 核心机制 | 专为多模态设计的统一Transformer，模态间深度融合。 | 将图像特征转换为“视觉token”，与文本token拼接后输入现成的LLM。 |
| 训练方式 | 多模态数据从零开始协同预训练。 | 分阶段训练：先对齐视觉语言，再微调LLM。 |
| 关键技术 | MoE架构实现超长上下文（百万token）；模态间底层注意力。 | 位置感知的视觉语言适配器；渐进式训练扩展上下文。 |
| 优势 | 模态融合深度高，理论性能潜力大；内部表征统一。 | 开发效率高，可复用强大LLM能力；灵活性强，迭代快。 |
| 应用场景 | 追求极致性能、需深度模态推理的闭源复杂任务。 | 快速部署、高效开源、需灵活适配多种下游任务的场景。 |
💡 技术方案深度解析
Gemini 2.5 Pro：深度集成的“原生统一架构”
Gemini 系列的设计哲学是构建一个真正意义上的多模态基础模型，而非将几个单模态模型拼接起来。其架构可以理解为一种“多模态MoE（混合专家）”系统。
- 统一建模：Gemini 的 Transformer 架构在底层就是为处理多种模态（文本、图像、音频、视频）而设计的。不同模态的信息在输入时被转换为统一的序列表示，在模型的每一层中进行深度的、跨模态的注意力交互。这种设计使得模型能够从数据中学习到最本质的跨模态关联 。
- 大规模协同训练：Gemini 2.5 Pro 使用海量的多模态数据进行从零开始的协同预训练。这种训练方式让模型能够同时学习所有模态的通用表示，理论上能实现更优的模态对齐和更深层次的推理能力。其标志性的百万级上下文窗口也得益于这种原生架构和高效的 MoE 设计 。
Qwen3-VL：高效灵活的“适配器架构”
Qwen3-VL 的策略更侧重于效率和复用。它在一个强大的纯文本LLM（Qwen系列）基础上，通过增加一个相对轻量的适配器模块来“赋予”其视觉能力。
- 核心组件：其架构包含三个核心部分：一个视觉编码器（如ViT，用于将图像转换为特征）、一个视觉语言适配器（通常是轻量的Transformer层或MLP，用于将图像特征投影到文本嵌入空间）和大型语言模型（Qwen-7B等，作为推理引擎）。
- 分阶段训练：训练过程是分步进行的：1）预训练：通常冻结LLM，只训练适配器，使用大规模图文对让模型学会将图像特征与文本概念对齐；2）多任务预训练与指令微调：解锁整个模型或部分模块，使用更高质量、更细粒度的数据（如VQA、定位数据）进行训练，最终获得对话能力 。这种方法的优势在于可以快速利用现有LLM的强大能力，大幅降低开发成本和数据需求。
🛠️ 方案选择与趋势
选择哪种方案，取决于你的核心目标：
- 追求极致性能和多模态深度推理，且有充足资源和数据：原生统一架构（如Gemini的路径）是更根本的解决方案，长期潜力更大。
- 追求开发效率、快速迭代和成本可控，希望快速构建一个高性能的VLM：基于适配器的架构（如Qwen3-VL的路径）是更务实和高效的选择，这也是当前许多开源VLM的主流做法。
值得一提的是，这两种技术路径也在相互借鉴和融合。例如，Qwen3-VL 在其适配器中引入了位置编码来保留图像的空间信息，并采用渐进式训练来扩展上下文长度，这些都是对基础适配器方案的增强 。