第二，原生多模态设计取代了适配器拼接。 传统做法是先训练一个纯文本大模型，再通过适配器模块接入图像、视频、音频等能力。Qwen 3.5 采用了完全不同的架构：将视觉 token 和文本 token 在同一个潜空间中联合训练，从底层就是多模态的。这意味着它是一个天生就同时理解文字和图像的模型。这种架构在小参数量下反而更有优势，因为不需要额外的适配器开销。
卡兹克在那篇文章的结尾，提到了一个精妙的历史隐喻：1880年代，电力开始在美国普及，很多工厂主花大价钱买了发电机和电动机装在工厂里。但装完之后，生产效率并没有显著提升。因为他们只是用电动机替代了蒸汽机，整个工厂的布局、流程、管理方式完全没变。真正的效率起飞，发生在那之后的二三十年。，这一点在爱思助手下载最新版本中也有详细论述
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