ベーグル無料

Name: ベーグル
Price: 無料 JPY
Availability: InStock
Author: ByteDanceシードチーム

開発元 ByteDanceシードチーム

公式サイト https://bagel-ai.org/

BAGEL は、ByteDance Seed チームによるオープンソースのマルチモーダル統合基本モデル (7B アクティブパラメーター/14B 合計パラメーター) です。これは、Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) アーキテクチャに基づいており、視覚的理解、テキストから画像への生成、画像編集、スタイル転送、ワールドナビゲーション、および複数ラウンドの結合対話機能を同じモデルに統合します。視覚理解ベンチマークでは Qwen2.5-VL-7B を上回り、FLUX.1-dev に対して Vincent 画像の品質をベンチマークし、画像編集機能は Gemini 2.0 に匹敵します。 Apache 2.0 ライセンスは、Gradio WebUI と HuggingFace モデルの重みを提供します。

ベーグル

BAGEL のコアパラメータと統計

BAGEL (Bagel AI) は、ByteDance Seed チームによるオープンソースのマルチモーダル統合基本モデルです。公式には「マルチモーダルな理解と生成のための統一モデル」と位置付けられています。視覚的な理解、テキストから画像への生成、画像編集、スタイル転送、ワールドナビゲーション、および一連のモデルウェイト内での複数ラウンドの組み合わせ対話をカバーします。独立したチャットボットや単純な画像ジェネレーターではなく、理解と生成を同じアーキテクチャーの下で統合する基本モデルです。

プロジェクト	広報
公式の位置づけ	マルチモーダルな理解と生成のための統合モデル
開発チーム	Bytedance シードチーム (Chaorui Deng、Deyao Zhu、Kunchang Li など)
建築	変圧器専門家の混合 (MoT)
モデルサイズ	7B アクティブパラメータ / 14B 合計パラメータ (合計 15B 重み)
ベーシックモデル｜ Qwen2.5-7B-Instruct	をベースに微調整
ビジュアルエンコーダ	VAE (ピクセルレベル) + ViT (セマンティックレベル) デュアルエンコーダー
生成パラダイム	次のトークングループの予測
オープンソースライセンス	アパッチ2.0
GitHub スター	6,100+
GitHub フォーク	542
いいね！ 1,210+
最新バージョン	BAGEL-7B-MoT (2025-05-20)
サポートされている言語	英語 (メイン)、コミュニティは中国語インターフェイスを提供しました。
コンテキストを使用して実行	12GB 以上の VRAM (NF4 量子化)、32GB 以上を推奨

デュアルエンコーダー設計の実際の意味: VAE エンコーダーはピクセルレベルの詳細 (テクスチャ、エッジ、カラーグラデーション) をキャプチャする役割を担い、ViT エンコーダーはセマンティックレベルの特徴 (オブジェクトカテゴリ、シーンの関係性、感情的な雰囲気) を抽出する役割を担います。両者の連携により、BAGEL は元の画像の微細な構造を維持し、画像編集作業においてユーザーの意図にあるセマンティックな変更ターゲットを理解できるようになります。これが、BAGEL が編集ベンチマークでほとんどの競合製品を上回るための技術的基盤となります。

BAGEL のユーザーと市場の認知度

BAGEL は、マルチモーダルフィールドを統合するための ByteDance Seed チームによるオープンソースの試みです。リリースされてから短期間 (2025 年 5 月) でしたが、テクノロジーコミュニティで大きな注目を集め、GitHub、HuggingFace、Discord で構成される初期のエコシステムを形成しました。

GitHub と HuggingFace コミュニティのフィードバック: リリースから 2 か月以内に、GitHub は 6,100 個以上のスターと 542 個のフォークを受け取り、HuggingFace モデルページは 1,210 個以上の「いいね!」を受け取りました。モデルのダウンロードは 1 か月あたり平均約 759 回行われます。ウェアハウスでは 142 件の問題と 9 件のプルリクエストが生成されており、コミュニティ活動は ByteDance オープンソースプロジェクトの中でも高いレベルにあります。

コミュニティ派生エコシステム: リリース後、コミュニティはすぐに複数の派生プロジェクトとツール - ComfyUI ノード統合 (@neverbiasu)、DF11 圧縮バージョン (@LeanModels)、INT8 量子化バージョン (@Gapeleon)、Windows インストールガイド (@prartio)、Docker イメージ (@davideuler、@jnc-nj)、および複数のサードパーティの HuggingFace Space デモインスタンスを提供しました。この「正式リリースモデル＋コミュニティ完成ツールチェーン」というモデルは、BAGEL の基本性能がエンジニアリングコミュニティに認められていることを示しています。

業界ベンチマークパフォーマンス: 視覚的理解の観点では、BAGEL は、MMBench (85.0)、MMStar (67.2)、MathVista (73.1) などのベンチマークで Qwen2.5-VL-7B (83.5/67.1/68.2) および Janus-Pro-7B (79.2/41.0/50.0) を上回っています。 Vincent グラフの次元では、GenEval の総合スコアは 0.88 (Rewritter/CoT を含む) で、FLUX.1-dev (0.82)、SD3-Medium (0.74)、Janus-Pro-7B (0.80) を上回っています。画像編集の観点では、ImgEdit-Bench (7.36/6.83/6.52) での BAGEL のパフォーマンスは、Gemini 2.0 (6.73/6.61/6.32) と GPT-4o (7.85/7.62/7.53) の間にあります。オープンソースモデルの中で最も強力な編集機能を備えたソリューションの 1 つです。

BAGELのコストメリット

BAGEL のコスト構造は、モデル取得コスト、推論ランニングコスト、微調整/カスタマイズコストの 3 つのレベルに分かれています。各レベルのコスト特性は大きく異なります。

C サイド/個人ユーザー: 無料のモデル、独自のコンピューティング能力を持ち込んでください: BAGEL のモデルの重みは、Apache 2.0 ライセンスに基づいて、ライセンス料なしで HuggingFace から無料でダウンロードできます。ただし、個々のユーザーは推論を実行するために独自の GPU ハードウェアを持ち込む必要があります。最小構成には 12GB VRAM (NF4 4 ビット量子化を使用) が必要ですが、32GB 以上の VRAM を推奨します。クラウド GPU レンタルを例に挙げると、7B モデルの推論を実行するには、約 1 × A100-80G または 1 × RTX 4090 が必要で、オンデマンドのレンタルコストは約 5 ～ 15 元/時間です。時々使用する個人ユーザーにとって、これは、各実験の費用が数元から数十元の範囲であることを意味します。

開発者/API の統合: 公式 API はありません。独自の推論サービスを構築する必要があります: BAGEL は現在、ホストされた商用 API サービスを提供していないため、開発者は独自の推論エンドポイントをデプロイする必要があります。導入オプションには、ネイティブ Gradio WebUI、HuggingFace Inference エンドポイント経由でホストされる、または独自のアプリケーションバックエンドに統合されるものが含まれます。導入コストは主に推論ハードウェアによって決まります。1 枚のカード A100-80G で 7B モデルのリアルタイム推論をサポートでき、クラウドサービスの月額リース料は 5,000 ～ 8,000 元です。コミュニティによって提供された量子化バージョン (DF11、INT8) は、より経済的なハードウェアで実行できますが、出力品質は低下します。

エンタープライズ/プライベート展開: オープンソースのライセンス料はかかりませんが、手動の操作とメンテナンスが必要です: 企業は、ライセンス料を支払うことなく、Apache 2.0 ライセンスに基づいて BAGEL を自由にダウンロード、変更、展開できます。ただし、民営化導入の実際のコストは 3 つの側面に反映されます。1 つは GPU コンピューティングクラスターの購入またはリースのコスト (月額約 20,000 ～ 30,000 元で、4x A100-80G から始めることをお勧めします)。モデルの微調整とカスタマイズの人件費 (マルチモーダルモデルのトレーニング経験を持つエンジニアが必要です)。継続的なバージョン更新とコミュニティ追跡のコスト。商用のクローズドソースソリューション (GPT-4o API など、トークン入力 100 万件あたり約 3,000 ドル、トークン出力 100 万件あたり 18,000 ドルのコストがかかります) と比較して、BAGEL のオープンソースモデルは高頻度の通話シナリオにおいてコスト面で大きな利点がありますが、企業は対応する技術的な運用および保守能力を備えている必要があります。

コストディメンション	BAGEL (オープンソースモデル)	商用クローズドソースソリューション (GPT-4o API など)
モデルライセンス料	コストゼロ (Apache 2.0)	トークンによって請求
推論ハードウェア	GPU の持ち込み (月額レンタルは 5,000 ～ 8,000 元から)	ハードウェアコストゼロ
単位推論コスト	ハードウェアの償却に依存し、高頻度のシナリオでは非常に低い	入力 ~30 USD/100 万トークン、出力 ~180 USD/100 万トークン
微調整/カスタマイズ	自分で微調整可能、コストは計算能力 + 人員	微調整されていません
運用保守マンパワー	要件 (モデルの展開、監視、更新)	運用保守ゼロ
データプライバシー	完全な自己管理	クラウドサービスプロバイダーのデータポリシーへの依存

BAGELの主な機能

BAGEL の機能ラインは、理解から生成までの視覚言語の完全な範囲をカバーします。次の 6 つのコア機能が、純粋なテキストモデルまたは純粋な生成モデルとの主な違いです。

視覚的理解: 画像とテキストの入力を受け取り、マルチモーダルな会話を実行します。 BAGEL は、画像内のオブジェクトやシーンを認識するだけでなく、画像内のテキスト、グラフィック、芸術的スタイル、文化的背景も理解します。 MMBench (85.0) や MMMU (55.3) などの包括的な理解ベンチマークでは、同じパラメーターの大きさの Qwen2.5-VL-7B を上回ります。 使用価値: 画像コンテンツのレビュー、視覚的な質疑応答、教材の解釈、および画像のセマンティクスの深い理解を必要とするその他のシナリオに適しています。
テキストから画像への生成: テキストの説明から忠実度の高いフォトリアリスティックな画像を生成します。 BAGEL は、次のグループのトークン予測パラダイムを採用して、自己回帰生成用の離散トークンシーケンスとして画像を表します。全体的な GenEval スコアは 0.88 (Rewritter/CoT あり) で、色、空間関係、オブジェクト数などのきめ細かい次元で FLUX.1-dev や SD3-Medium よりも優れています。 使用価値: クリエイティブデザインの初期段階でのコンセプト図面の作成、広告素材の迅速な反復、製品プロトタイプの視覚化に適しています。
インテリジェントな画像編集: BAGEL の最も優れた差別化された機能。 BAGEL は、ビデオカスケードデータの事前トレーニングによって得られた視覚的同一性の保持能力に基づいて、自然言語命令を通じて画像の局所的な変更、オブジェクトの置き換え、背景の変換などの操作を実行でき、編集された画像は、照明、テクスチャ、遠近感の点で元の画像との高い一貫性を保ちます。 ImgEdit-Bench の主要なオープンソースモデルで、CLIP スコアは 7.36/6.83/6.52 です。 使用価値: 電子商取引商品画像の背景の置き換え、ポートレートの修正、クリエイティブな広告の調整後、Photoshop などの専門ツールを学ぶ必要はありません。
スタイル転送: 入力画像を 1 つの視覚スタイルから別の視覚スタイルに変換 (実際の写真から 3D アニメーション、油絵から水彩など)、または「世界」間でのスタイルの転送 (現実のシーンから SF 世界へなど)。 使用価値: コンテンツ作成者向けの定型化されたバッチ処理、映画やテレビのコンセプトデザイン、ソーシャルメディアの特殊効果。
ワールドナビゲーション: BAGEL はビデオデータから空間ナビゲーション機能を抽出し、現在の視点画像を考慮して転送や回転などの操作を実行した後、次のフレームを予測できます。 SF シーン、芸術的な絵画、さまざまな回転角度での自由なナビゲーションに適しています。 使用価値: ゲームシーンの自動生成、ロボットビジュアルナビゲーションシミュレーション VR/AR コンテンツの早期プレビュー。
構成と思考: 複数ラウンドの対話での画像の継続的な生成と変更をサポートします (「エルフの女の子を生成する → 彼女を Jellycat 人形に変える → この人形のマーケティングスローガンを書く」)。思考モードをオンにすると、BAGEL は最初に詳細な推論プロセス (<think> タグ内) を生成し、次に推論結果に基づいてより正確な視覚的出力を生成します。 価値の使用: 複数回の反復を必要とする創造的なワークフロー、推論と計画を必要とする高精度の生成タスク。

BAGEL のモデルとバージョンの進化

BAGEL は、社内研究プロジェクトからオープンソースまで、わずか 2 ～ 3 か月の開発と検証サイクルを経ました。しかし、コミュニティエコシステムの急速な成長により、短期間で豊富な派生バージョンシステムを形成できるようになりました。

メインラインリリース

BAGEL ベータ (~2025-03): ByteDance Seed チームの内部研究段階のプロトタイプバージョンであり、拡散モデルを統合する探索段階にあります。未発表のため、正式な正確な日付はまだありません。
BAGEL-7B-MoT v1.0 (2025-05-20): 最初に公開リリースされたバージョンですが、オープンソースモデルの重み (HuggingFace)、トレーニングコード (GitHub)、技術レポート (arXiv:2505.14683)、およびオンラインデモが含まれています。 Qwen2.5-7B-Instruct の微調整に基づいており、MoT アーキテクチャとデュアルエンコーダ設計を使用して、テキストと画像を統合して理解および生成します。
BAGEL-7B-MoT 継続的更新 (2025-05 から現在): 公式は、評価コードの更新 (KRIS-Bench、RISEBench、ImgEdit-Bench 評価スクリプト)、トレーニングガイド (TRAIN.md) の改善、推論の最適化 (MFU 追跡サポート、ハードウェアピーク FLOPS 検出) などを含む、リリース後のアクティブなコードメンテナンスを維持します。最新のコミット (a2fa77d) は 2025 年 5 月です。

コミュニティ派生バージョン

BAGEL の Apache 2.0 ライセンスにより、コミュニティはモデルを自由に配布および変更することができ、リリースから短期間で複数の派生バージョンが登場します。

バージョンの種類	寄稿者	説明
DF11 圧縮版	フォローするDF11 形式の圧縮を使用して、ストレージと読み込みのオーバーヘッドを削減します。
INT8 量子化バージョン	ガペレオン8 ビット量子化バージョン、低メモリハードウェアで実行可能
ComfyUI ノード	@neverbiasu	ComfyUI-BAGEL ノード。ComfyUI ワークフローで BAGEL と呼びます。
Windows インストールガイド	@partio	Windows 11 での BAGEL の完全なインストールと操作計画
Docker イメージ	@jnc-nj、@davideuler	コンテキスト構成の難しさを軽減するためにプリコンパイルされた flash_attn を含む Docker イメージ

これらの派生バージョンは ByteDance Seed チームによって正式に承認されていないため、品質と互換性はユーザー自身が評価する必要があります。

主要なモデルアーキテクチャの詳細

BAGEL-7B-MoT の全体的なフレームワークには、言語バックボーン (Qwen2.5-7B-Instruct の Transformer 層が MoT に変換される)、デュアルビジュアルエンコーダー (VAE がピクセルレベルの機能を提供し、ViT がセマンティックレベルの機能を提供する)、およびビジュアル機能と言語機能を接続するプロジェクションレイヤーという 3 つの主要コンポーネントが含まれています。トレーニングは、事前トレーニング (大規模なインターリーブされたマルチモーダルデータ)、継続トレーニング (高品質の整列データ)、および教師付き微調整 (命令データ) の 3 つの段階に分かれています。 ImageNet などの標準ベンチマークでは、BAGEL はトレーニングトークンの量が増加するにつれて向上し続ける一貫したパフォーマンスを示します。

BAGEL の技術的優位性

BAGEL が選択した技術的なルートは、2 つの独立したモジュールを「接続」するのではなく、アーキテクチャ設計とトレーニング戦略を統合することによって、単一モデル内で理解と生成の両方を実行できる理由を説明しています。

Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) アーキテクチャ: MoT は、BAGEL の設計上の決定の中核です。従来の MoE (専門家の混合) は FFN 層で複数のエキスパートネットワークを使用しますが、MoT は Transformer の層全体 (アテンションネットワークとフィードフォワードネットワークを含む) をエキスパートユニットとして使用します。これにより、さまざまな専門家が差別化された情報処理モードを学習できるようになります。一部の専門家は視覚トークン間の空間関係の処理が得意で、一部の専門家は言語トークンの意味論的推論が得意です。推論中、各トークンは上位 2 人のエキスパートにのみルーティングされ、起動パラメータは約 7B (合計パラメータ 14B) で、推論効率を維持しながら高い処理能力を維持します。

デュアルエンコーダフュージョン戦略: BAGEL は、VAE (変動オートエンコーダ) と ViT (ビジュアルトランスフォーマ) という 2 つのビジュアルエンコーダを使用して、それぞれピクセルレベルとセマンティックレベルの特徴を抽出します。 VAE エンコーダは、画像の構造的詳細を保持することに優れています。これは、画像編集タスクにおいて、変更された領域のエッジ、テクスチャ、および照明が元の画像とシームレスにブレンドされることを意味します。 ViT エンコーダーは、画像の全体的なセマンティクスを理解するのに優れています。これにより、編集オブジェクトが「何であるか」、および「どのようなプロパティを持つ必要があるか」をモデルに認識させることができます。 2 つの特徴は、プロジェクション層で融合された後、MoT バックボーンに入力され、「ピクセル精度 + 意味理解」という二重の視覚信号が形成されます。公式のアブレーション実験では、どちらかのエンコーダを削除すると、編集品質が大幅に低下することが示されています。

次のグループのトークン予測生成パラダイム: トークンごとに予測するほとんどの自己回帰モデルとは異なり、BAGEL はグループ予測 (グループ予測) を使用し、複数の連続するトークン (グループ) を毎回予測します。これにより、推論ステップの数を増やすことなく生成のスループットが向上すると同時に、トークンの各グループの内部相関により、生成されたイメージの局所的な一貫性が向上します。フローマッチングトレーニングターゲットの拡散損失と相まって、BAGEL はテキストから画像への生成の品質において専用の拡散モデルと競合できるレベルに達します。

Emergent capabilities brought by video cascade data: BAGEL is pre-trained on large-scale interleaved video data.ビデオフレーム間の時間的一貫性により、モデルは「視覚的アイデンティティの保持」、つまり、異なる視野角、照明、姿勢の下で同じオブジェクトが同じ外観を維持する能力を学習する必要があります。この機能は画像編集シナリオに直接移行され、BAGEL が一貫したアイデンティティを維持しながら画像コンテンツを大幅に変更 (オブジェクトの置き換え、アクションの変更など) できるようになります。公式実験によると、トレーニングトークンの量が増加するにつれて、理解、生成、基本的な編集、インテリジェントな編集能力が順に出現します。中でも「インテリジェント編集」（ユーザーの意図を理解した上でクリエイティブな修正を必要とする）は最近登場した機能であり、BAGELと純粋な生成モデルの核心的な違いでもある。

Performance and Throughput Reference: BAGEL officially does not disclose precise inference latency data (TTFT/TPM). Actual performance depends on hardware configuration and quantization scheme. BAGEL-7B-MoT (BF16) を実行する 1 枚のカード A100-80G を基準として考えると、テキストから画像への生成の 1 回の推論時間はおよそ 5 ～ 15 秒の範囲になります (画像解像度とノイズ除去ステップによって異なります)。 Running on RTX 4090 (24GB VRAM) with NF4 quantization increases inference latency by 30-50%.バッチ処理シナリオでは、バッチサイズを増やすことでスループットを直線的に向上させることができますが、ビデオメモリの上限に注意する必要があります。

境界には適していません: BAGEL は、超長いテキストの理解を必要とするシナリオ (100 万トークンのドキュメント分析など) には適していません。 does not support video generation (only supports single frame prediction);中国語理解能力は特別に最適化されておらず、主にベースモデル Qwen2.5-7B の中国語能力から継承されています。 does not provide commercial API or SLA guarantee; has limited support for high-resolution image generation (>1024×1024).

ベーグルの使い方

BAGEL's usage paths are divided into local deployment and online experience. Currently, it does not provide hosted commercial API services.

使い方	人に適しています	特長	コスト
公式オンラインデモ	素早いユーザーエクスペリエンス	ローカル GPU は必要ありません。demo.bagel-ai.org にアクセスしてください。無料
ハグフェイススペース	クイックトライアルユーザー	hf.co/spaces/ByteDance-Seed/BAGEL にアクセスしてください。無料 (HF クォータ制限の対象)
ローカル Gradio WebUI	開発者/詳細ユーザー	ローカル GPU 実行、フル機能へのアクセス	独自の GPU ハードウェアを持ち込む
ローカルコマンドライン推論	開発者/研究者	inference.ipynb または inferencer.py 経由で呼び出されます。独自の GPU ハードウェアを持ち込む
自社構築推論サービス	エンタープライズ/統合要件	API エンドポイントとしてカプセル化され、独自のシステムに統合	独自のGPUハードウェアの準備 + 運用保守

ローカルの迅速な展開 (Gradio WebUI):

「」バッシュ

1. リポジトリのクローンを作成し、依存関係をインストールする

git clone https://github.com/bytedance-seed/BAGEL.git cdベーグル conda create -n Bagel python=3.10 -y conda はベーグルをアクティブにします pip install -r 要件.txt pip install flash_attn==2.5.8 --no-build-isolation

2. モデルの重みをダウンロードする (Python スクリプト)

Python -c " ハギングフェイスハブからインポートスナップショット_ダウンロード save_dir = 'モデル/BAGEL-7B-MoT' スナップショット_ダウンロード( local_dir=保存ディレクトリ、 repo_id='ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT', local_dir_use_symlinks=False、 resume_download=真、 allow_patterns=['.json', '.safetensors', '.bin', '.py', '.md', '.txt'] ) 」

3. Gradio WebUIを起動する

python app.py # 32GB+ VRAM または複数の GPU python app.py --mode 2 --zh # 22~32GB VRAM、INT8 量子化推奨、中国語インターフェイス python app.py --mode 3 # 12~22GB VRAM、NF4 量子化を推奨「」

推論パラメータの説明: BAGEL は、生成動作を制御するための複数の調整可能な推論ハイパーパラメータを提供します。 cfg_text_scale (4.0 ～ 8.0 を推奨) は、モデルがテキストキューにどれだけ強く従うかを制御します。 cfg_image_scale (1.0 ～ 2.0 を推奨) は、入力画像の詳細をどの程度保持するかを制御します。 cfg_interval ([0.4, 1.0] を推奨) は、CFG によって適用されるノイズ除去ステップの割合を制御します。 timestep_shift はノイズ除去を制御します。ステップ数の分布シフトを制御します (値が大きいほど、前のステップの数が多くなり、レイアウトに影響します。値が小さいほど、後続のステップの数が多くなり、詳細が向上します)。「num_timesteps」 (50 を推奨) は、ノイズ除去ステップの合計数を制御します。

API クイックリファレンス: BAGEL は標準の REST API を提供しませんが、inferencer.py に基づいてカスタム推論サービスをカプセル化できます。以下は、基本的な Python 呼び出しパターンです。

「」パイソン from inferenceer import BagelInferencer

モデル = BagelInferencer( モデルパス="モデル/BAGEL-7B-MoT", dtype="bf16", quantize=None # 「nf4」または「int8」に設定可能 )

視覚的な理解

応答 = モデル.チャット( image="パス/to/image.jpg", text="この画像について詳しく説明してください。" )

テキストから画像への生成

画像 = モデル.生成( プロンプト="火星に立つ、宇宙服を着た猫の写実的な写真", cfg_text_scale=6.0、タイムステップ数=50 ) 「」

ComfyUI 統合: コミュニティ提供の ComfyUI ノード (ComfyUI-BAGEL) を使用すると、ComfyUI ワークフロー内で BAGEL の生成および編集機能を呼び出すことができます。インストール方法は「github.com/neverbiasu/ComfyUI-BAGEL」の手順を参照してください。

ベーグル製品の価格

現在、BAGEL には商用価格体系がなく、その使用コストは完全にユーザーのハードウェアの選択と導入方法によって決まります。

モデル取得コスト: コストはゼロです。 BAGEL モデルの重みは、Apache 2.0 ライセンスに基づいて HuggingFace で公開されており、企業、個人、開発者はライセンス料を支払うことなく自由にダウンロードして使用できます。トレーニングコードと評価スクリプトも、Apache 2.0 ライセンスに基づいて GitHub でオープンソースです。

推論ランニングコスト: ハードウェア構成によって異なります。最も低い構成 (NF4 量子化、12GB VRAM) はコンシューマーグレードの GPU (RTX 3090/4090 など) で実行でき、カード 1 枚の月額レンタルコストは約 2,000 ～ 4,000 元です。推奨構成 (BF16、32GB+ VRAM) には A100-80G または同等のコンピューティング能力が必要で、クラウド GPU の月額リース料金は 5,000 ～ 8,000 元です。マルチインスタンスの展開または同時実行性の高いシナリオでは、実際の負荷に基づいてハードウェアを線形に拡張する必要があります。

微調整とカスタマイズのコスト: BAGEL は LoRA ベースまたはフルパラメータの微調整をサポートしていますが、微調整にはより高度なハードウェア構成 (4×A100-80G から始めることを推奨) とプロのモデルトレーニングの経験が必要です。 1 回の微調整実験のランニングコストは、数百元から数千元の範囲です (データサイズとトレーニングステップ数によって異なります)。コミュニティが提供した量子化バージョン (DF11、INT8) を使用すると、微調整のハードウェアしきい値を下げることができますが、現在、標準化された微調整ツールチェーンはありません。

商用 API とのコストの比較: 1 日の平均呼び出し量が 100,000 回を超えるシナリオの場合、自社構築の BAGEL 推論サービスの限界コストは商用 API (GPT-4o など) よりも低くなりますが、インフラストラクチャと運用および保守機能への 1 回限りの投資が必要になります。 1 日の平均呼び出し量が 10,000 回未満のシナリオでは、商用 API の「従量課金制」モデルの方が全体的なコスト面でより有利になる可能性があります。

BAGELの応用シナリオ

BAGEL のマルチモーダルな統合機能により、コンテンツ作成、電子商取引マーケティング、ゲーム開発、学術研究の 4 つの分野で直接実装価値を実証できます。

コンテンツ作成とデザイン支援: BAGEL の「理解→生成→編集→理解」機能により、クリエイティブワークフローにおける複数ラウンドの反復シナリオに特に適しています。たとえば、デザイナーは最初にテキストを使用して製品コンセプトマップを生成し、次に自然言語編集を通じて局所的な詳細を変更し、最後に生成された画像の品質をモデルに分析させ、改善のための提案をさせます。このプロセスは、複数のツールを切り替えることなく、1 回の会話で完了できます。 実装のヒント: BAGEL の出力解像度は、ベースモデルの機能 (約 1024 × 1024) によって制限されており、超高解像度の出力 (印刷グレードのポスターなど) を必要とする最終制作には適していません。中期的な概念実証やインスピレーションの探求に適しています。
電子商取引と広告素材の制作: 電子商取引シーンにおける中心的な問題点は、「複数の SKU × 複数のシーン × 複数のスタイル」という素材の組み合わせが急増していることです。 BAGEL のスタイル移行機能と画像編集機能により、「1 つの商品画像 → N 個の背景スタイル」の一括拡張が実現でき、単一 SKU の素材制作サイクルが数日から数時間に短縮されます。マーケティングビジュアルを頻繁に変更する必要があるソーシャルメディア運用や大規模なプロモーションページのデザインの場合、BAGEL の思考モードでは、生成された画像に対してマーケティングコピーを自動的に作成することもでき、グラフィックとテキストの統合出力を実現します。 実装のヒント: BAGEL によって生成された画像は、ブランド要素 (ロゴ、標準色) の復元において、専用のブランドデザインツールほど正確ではない可能性があります。 BAGEL 出力を基本素材として使用し、後からブランド仕様を追加することをお勧めします。
ゲームと仮想世界の開発: BAGEL のワールドナビゲーションとスタイル転送機能は、ゲーム開発者に迅速なプロトタイプ検証の手段を提供します。デザイナーは概念的なシーングラフを入力し、モデルにさまざまな視点から画像を予測させたり (「ビジュアル 3D プレビュー」に相当)、さまざまなアートスタイルをすばやく切り替えて効果を比較したりできます。独立したゲームチームやプロトタイピング段階では、これによりコンセプトアートのアウトソーシングにかかる費用を大幅に削減できます。 着陸のヒント: BAGEL のワールドナビゲーションは現在、限られた視点変更 (前後移動、回転) のみをサポートしており、完全な 3D シーンの自由ローミングはサポートしていません。 2D 横バージョンまたは固定視点のゲームタイプに適しています。
学術研究と教育: Apache 2.0 ライセンスに基づいてライセンスされたオープンソースモデルとして、BAGEL は、マルチモーダル AI 研究のための再現可能で変更可能なベースラインを提供します。研究者は、BAGEL に基づいて、統合されたマルチモーダルアーキテクチャのスケーリング則、視覚的セマンティック融合戦略、および緊急機能のトリガー条件を探索できます。教育分野では、BAGEL の視覚的理解と対話機能を使用して、対話型の学習アシスタントを構築できます。たとえば、学生が回路図をアップロードすると、モデルが分析されて説明テキストが生成され、主要なコンポーネントにマークが付けられます。 実装のヒント: BAGEL の中国語機能は特別に最適化されていません。中国語が主な言語である教育シナリオでは、英語入力を使用するか、中国語と英語のバイリンガルバージョンを自分で微調整することをお勧めします。

BAGELはこんな人にぴったりです

BAGEL の非商用ポジショニングとオープンソーステクノロジースタックは、すぐに使える製品を求めるエンドユーザーではなく、自己展開機能を持つチームや研究者に適していると判断しています。

AI 研究者およびマルチモーダル博士学生: BAGEL は、現在のオープンソースコミュニティにおける数少ない統合マルチモーダルモデルの 1 つであり、「理解と生成の統合」、「視覚的意味論的共同表現」、および「創発的能力」を研究するための理想的な実験プラットフォームを提供します。 Apache 2.0 ライセンスでは自由な変更と再配布が許可されており、引用ベースラインはそのままです。 前提条件: 大規模モデルのトレーニングと推論におけるエンジニアリングの経験が必要です。ハードウェア 4×A100-80G 以上を推奨します。
AI アプリケーション開発者および起業家チーム: 開発者は、BAGEL に基づく垂直シナリオ向けのマルチモーダルアプリケーション (スマートフォトアルバム編集ツール、電子商取引デザインアシスタント、教育コンテンツジェネレーターなど) を構築し、同じ推論パイプラインで視覚的な理解と生成機能を同時に取得できるため、複数の独立したモデルの統合によって引き起こされるエンジニアリングの複雑さと遅延の重ね合わせを回避できます。 前提条件: モデルのデプロイメントと API カプセル化機能が必要です。ビジネスモデルにおける GPU コストの持続可能性を評価することをお勧めします。
コンテンツ作成者およびデザイナー (技術): コマンドラインと Python に精通している作成者は、BAGEL の Gradio WebUI をローカル作成に直接使用でき、無制限の無料生成時間と完全なデータプライバシー (ローカル実行) を享受できます。クラウドサービスと比較すると、ローカル展開には 1 回限りのハードウェア投資が必要ですが、長期使用コストが低く、サービスプロバイダーのコンテンツレビューポリシーの影響を受けません。 前提条件: 独自の GPU ハードウェアを持参する必要があります (RTX 4090 以降を推奨)。基本的なコマンドライン操作機能が必要です。
不向きな人: BAGEL は次の 4 つのタイプのユーザーには適していません。 - ① すぐに使える使用を追求する非技術的なユーザー (BAGEL にはモバイルアプリやマネージド API がなく、自分でデプロイする必要があります)。 ② 商用グレードの SLA と顧客サポートを必要とする企業 (BAGEL はコミュニティ主導のオープンソースプロジェクトであり、公式の技術サポートはありません)。 ③ ビデオ生成または長時間ビデオ理解機能を必要とするユーザー (BAGEL タイミング機能は単一フレーム予測と短距離ナビゲーションに限定されます)。 ④ 超高品質の中国語出力を必要とするユーザー (BAGEL の中国語機能はベースモデル Qwen2.5 から提供されており、中国語シーン用に特別に微調整されていません)。

概要と展望

BAGEL の中核となる能力と、統合マルチモーダルモデルの分野における現在の限界は非常に明確です。その価値提案とリスク特性は次のとおりです。

コアコンピテンシー: BAGEL は、「理解 + 生成 + 編集」という 3 つの主要な機能を同じアーキテクチャの下で実現する、現在のオープンソースコミュニティにおける数少ないマルチモーダルモデルの 1 つです。 MoT アーキテクチャとデュアルエンコーダ戦略は、テクノロジーの点で将来を見据えています。複数の専用モデルを「つなぎ合わせる」ことに依存せず、トレーニング戦略を使用して、多次元機能を備えた単一のモデルを出現させることができます。画像編集の主要なセグメントでは、BAGEL のオープンソースパフォーマンスはクローズドソースビジネスモデル (GPT-4o、Gemini 2.0) のレベルに近いか、そのレベルに達しています。これは、商用 API を使用できないデータ重視のシナリオ (医療画像、コンプライアンスレビュー、内部設計システム) にとって非常に価値があります。

現在の制限事項: BAGEL はまだオープンソースプロジェクトの初期段階にあり、エンジニアリングの成熟度、ドキュメントの完全性、エコロジーツールチェーンの点で成熟したプロジェクトとの間にはギャップがあります。 GitHub リポジトリには正式なリリースリリースプロセスがなく、バージョン管理は不透明です。公式は商用 API やサポートサービスを提供しておらず、企業は完全に自社の技術力に依存しています。このモデルの中国語機能、高解像度出力、ビデオ生成機能にはすべて欠点があります。コミュニティによって提供された派生バージョンの品質にはばらつきがあり、公式の検証メカニズムがありません。

テクノロジーの進化の方向: arXiv 論文でシードチームが開示したスケーリング則分析によると、BAGEL はトレーニングトークンの増加に伴いパフォーマンスが向上する傾向を示し続けています。注目に値するその後の進化の方向性には、高解像度生成機能の拡張、ビデオ生成機能の導入 (ビデオカスケードデータがこの方向性の基礎を築きました)、中国語および多言語機能の特別な最適化、およびより効率的な推論高速化ソリューション (投機的デコード、並列生成など) が含まれます。

調達と導入のリスク評価: 自己導入機能と技術チームを持つ機関にとって、BAGEL の低リスク導入パスは次のとおりです。 ① シングルカード A100-80G または RTX 4090 で PoC 検証コアシナリオを構築します (画像編集と文盛図から始めることをお勧めします)。 ② Tencent Hunyuan や Zhipu GLM-4V などの国内オープンソースマルチモーダルモデルと水平比較し、ビジネスシナリオにおける実際の効果を評価します。 ③検証に合格した場合は、マルチインスタンス展開や微調整カスタマイズへの拡張が可能です。注意すべきコンプライアンスチェックが 3 つあります。Apache 2.0 ライセンスに基づいて独自の派生モデルをトレーニングする場合は、元の著作権ステートメントを保持する必要があります。 BAGEL によって生成された商用コンテンツを使用する場合は、コンテンツのコンプライアンスに対する責任を負わなければなりません。モデルは Qwen2.5 に基づいて微調整されており、Tongyi Qianwen の追加利用規約に準拠する必要があります。 GPU インフラストラクチャを持たないチーム、または大規模なモデルを運用および保守する能力がないチームの場合は、マネージド API を備えた商用マルチモーダルソリューションを優先することをお勧めします。

関連ツール: midjourney、stable-diffusion

バージョン情報

ベーグル-7B-MoT ：最初の公開バージョン、統合マルチモーダル理解および生成モデル、7B アクティブパラメータ/14B 合計パラメータ、MoT アーキテクチャ。（2025-05-20）
ベーグルベータ版 ：内部テスト版。正式な正確な日付はまだありません。（~2025-03）

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