原生支持图像、音频或视频与文本一同输入的最强开源权重模型——按能力、部署经济性以及生产级多模态应用的许可证条款进行排名。
多模态语言模型——即能在文本之外接收图像、音频或视频输入的模型——在 2025-2026 年间已从研究新奇品演 变为生产级基础设施。技术路线已收敛于两种架构范式：原生多模态模型（视觉/音频/视频构建于基础架构内）与外挂式多模态扩展（在纯文本模型外接独立的视觉-语言适配器）。原生路线在能力上明显胜出，2026 年领先的多模态旗舰模型均采用统一架构而非碎片化流水线。
本榜单从三个维度加权评估：模态覆盖广度（模型是否支持你真正需要的图像、音频、视频？）、能力质量（其跨模态推理水平如何？）以及部署经济性（你能否真正以应用所需的规模来部署它？）。不同应用对这三个维度的权重不同，因此我们的前几名涵盖了不同架构与体量。
多模态覆盖度: 同类最佳
Gemma 4 是唯一一个在全部参数尺寸上都原生支持多模态的开源权重系列——从 2B 等效边缘模型（e2b）到 31B 稠密旗舰版本均涵盖在内。新的 Apache 2.0 许可（取代了之前的 Gemma License）使其无需经过许可审查即可用于商业部署。对于大多数多模态应用——尤其是需要在移动端、桌面端和服务器层之间进行跨层部署的场景——Gemma 4 都是务实的默认选择。
支持的模态种类: 最全面
Qwen3-Omni 是能力最强的开源全模态模型——可在单个 30B-A3B 混合专家检查点中接收文本、图像、音频和视频输入，并输出文本以及实时语音。统一架构消除了拼接独立视觉、音频和 TTS 系统所带来的运维复杂度。在语音交互应用、无障碍工具以及多模态内容审核等场景下，Qwen3-Omni 在开源选项中拥有独特的能力优势。
视觉 + 文本推理: 优秀
Kimi K2.6 将 MoonViT 视觉编码器与语言模型集成在同一检查点中——使其原生支持图像和文本一并输入。与碎片化的视觉-语言流水线不同，集成式架构在跨模态推理上更具一致性。结合 256K 上下文窗口和 Agent Swarm 运行时，K2.6 非常适合工程与研究场景下混合代码分析与截图推理、图示解读，或包含嵌入图像的文档处理工作流。
上下文窗口: 10M（Scout）
Llama 4（Scout 与 Maverick 两个变体）原生具备多模态能力——图像输入是基础架构的一部分，而非通过微调附加。配合 Llama 4 Scout 高达 1000 万 token 的上下文窗口（公开发布的开源权重模型中最大），它可支持嵌入图表的长文档分析或附带图示的全代码库推理等用例。尽管 Llama 4 整体口碑参差不齐，但在多模态这一具体类别上仍具有重要优势。
单位参数的多模态能力: 强
微软的 Phi-4-multimodal（5.6B 参数）是 Phi-4 系列中统一支持语音 + 视觉 + 文本的模型。虽然在多模态绝对榜单上未居顶端，但其单位参数能力极为出色——是资源受限部署场景下最强的小型多模态模型。MIT 许可加上 5.6B 体量，使其非常适合端侧多模态应用，例如设备本地助手与无障碍工具。
我们从以下维度评估多模态模型：原生支持的模态种类、跨模态推理质量（而非单模态能力）、生产推理的经济性，以及商用部署的许可证适配度。我们刻意避免仅依赖合成多模态基准进行排名——这类基准很多已饱和或易受污染——而是基于真实部署模式加权评估：模型在编码工作流中处理截图的能力、在语音交互应用中整合音频的流畅度，以及在文本与图表混合的文档处理上的稳健性。
对大多数团队而言，Gemma 4 是务实的默认选择：全尺寸原生多模态、Apache 2.0 许可、生态广泛。当你需要包括音频输出在内的完整全模态能力时，Qwen3-Omni 才是合适的选项。Kimi K2.6 在视觉密集的工程与研究工作流中胜出——尤其是当 256K 上下文与 Agent Swarm 编排发挥关键作用时。Llama 4 在超长多模态上下文（10M token）上仍占优势。Phi-4-multimodal 则是小型部署场景的专家选项。一如往常，使用 Ertas Studio 在你领域特定的多模态数据上进行微调，能在基础模型之上进一步放大有效能力。
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