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#31B2026 年 2 月 28 日证据 B

BAGEL-2

字节跳动 · 北大 · 未公开(统一 MoT)

理解与生成兼顾的开源统一模型

BAGEL 系列在 MMMU、MMBench、MM-Vet 等理解基准上曾领先同类统一模型,同时具备编辑能力;但文档与视频明显偏弱。

文本图像原生多模态

最后更新于 2026 年 10 月 18 日编辑部评分

结论先行

适合研究“统一理解-生成”的团队,或需要开源可改的图像编辑底座。生产环境的稳定性与中文支持仍需验证。

八维评分拆解

编辑部映射分 · 0–100
视觉感知84文档 OCR78图表推理76视频时序72GUI Agent68生成编辑90中文语境80生态可用708 维
  • BAGEL-276.9
视觉感知与定位20%
84
文档解析与中文 OCR18%
78
图表与文档推理14%
76
视频与长时序理解14%
72
GUI Agent 与工具调用14%
68
生成与图像编辑6%
90
中文语境与文化6%
80
生态、成本与可用性8%
70

权重:视觉 20 / 文档 18 / 图表 14 / 视频 14 / Agent 14 / 生成 6 / 中文 6 / 生态 8。分数含义与证据来源见方法页。

公开基准与数据

按来源口径,不换算
基准 / 指标数值说明
MMMU / MMBench领先同类统一模型中
模态2图文

公开分数来自不同版本与提示词设置,不能与本站综合分直接互换;我们仅将其作为评分证据之一。

场景映射

同一把尺子的五项压力测试
场景映射分观察
中文票据 OCR76 · 偏弱
图表取数74 · 偏弱
30 分钟视频问答68 · 不支持长视频
手机 GUI 操作65 · 不支持
中文文化理解78 · 一般

优势与局限

优势

  • 理解与生成统一,学术价值高。
  • 开源可改,编辑能力不错。
  • 在统一模型里理解基准领先。

局限

  • 视频与文档能力弱。
  • 中文场景优化不足。
  • 部署与推理成本高。

价格与真实成本

公开单价

—未公开

开源,自托管。自托管成本取决于 GPU 型号、利用率与运维,请用成本计算器按你的规模估算。

按你的量计算

关于BAGEL-2

BAGEL-2 是开源的吗?

许可证:开源(研究许可)。可获取权重,但商用前请核对具体条款与备案要求。

BAGEL-2 的价格是多少?

开源,自托管。按本站 8 维评分,它排在第 31 位,综合 76.9 分。实际账单受分辨率、切块、缓存与阶梯折扣影响。

BAGEL-2 最适合什么场景?

统一模型研究;开源图像编辑底座;学术复现。

为什么 BAGEL-2 的综合分是 76.9?

综合分由 8 个维度按权重加权:视觉 20%、文档 18%、图表 14%、视频 14%、Agent 14%、生成 6%、中文 6%、生态 8%。它的强项是生成与图像编辑,短板是GUI Agent 与工具调用。

个人榜单 · 非官方评分

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