行业范式转移 - AI行业顶尖研究者（如Ilya Sutskever）共同指出，单纯依赖扩大模型规模（Scaling Law）的时代已结束，行业正逼近收益递减的临界点 [1][2][20] - 真正的突破需来自架构层面的根本性创新，而非对现有Transformer流水线的修修补补，下一代AI的竞争力关键在于架构的聪明程度 [3][20][21] - 全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO的诞生，被视为这一范式转移的首个成功范例 [4][21][53] NEO架构的核心创新 - 采用原生一体化设计，从第一性原理打造视觉与语言血脉相连的统一模型，不再区分视觉和语言模块，从根本上解决了模块化架构的效率、能力和融合三大鸿沟 [19][22][46] - 创新性引入原生图块嵌入技术，通过轻量级卷积神经网络直接从像素构建高保真视觉表征，突破了主流模型的图像建模瓶颈 [24][25][27] - 采用原生三维旋转位置编码，为时间、高度、宽度维度分配不同频率，精准刻画不同模态的天然结构，为扩展到视频和3D场景铺平道路 [29][30][31] - 在统一注意力框架下实现因果与双向注意力并存，极大提升了对图像内部空间结构的理解能力，支撑复杂的图文交错推理 [33][34] 性能与效率表现 - 在数据效率上表现卓越，仅使用3.9亿个图像文本对进行训练，数据量仅为同类顶级模型所需数据的十分之一 [11][39] - 在多项关键评测中，仅以2B和8B的中小参数规模，就追平甚至超越了依赖海量数据的旗舰级模块化模型 [39][40][42] - 在MMMU、MMBench、MMStar、SEED-I、POPE等多个权威基准测试中取得高分，展现出优于其他原生VLM的综合性能 [41][42] 商业化与应用前景 - 其开源策略（已开源2B与9B模型）有望推动整个开源社区从模块拼接范式向更高效统一的原生架构迁移，加速形成新一代多模态技术事实标准 [48][49] - 在中小参数规模下展现出的高推理性价比，大幅降低了多模态模型的训练与部署门槛，使得强大的视觉理解能力可下沉至手机、机器人、智能汽车、AR/VR眼镜、工业边缘设备等终端场景 [43][44][45][50] - 原生一体化的架构设计为视频理解、3D空间感知乃至具身智能等更高阶的多模态交互场景预留了清晰的扩展接口，是构建下一代通用人工智能系统的理想底座 [46][47][51]