商湯科技與南洋理工大學S-Lab聯合發布并開源全新多模態模型架構NEO，通過底層架構創新實現視覺與語言的深層統一，在性能、效率和通用性上取得全面突破。
極致數據效率:1/10數據量達頂尖性能NEO最顯著的突破在于其極高的數據效率——僅需3.9億圖像文本示例，相當于業界同等性能模型1/10的數據量，便能開發出頂尖的視覺感知能力。無需依賴海量數據及額外視覺編碼器，NEO憑借簡潔架構在多項視覺理解任務中追平Qwen2-VL、InternVL3等頂級模塊化旗艦模型。
在MMMU、MMB、MMStar、SEED-I、POPE等多項公開權威評測中，NEO均斬獲高分，綜合性能優于其他原生VLM，真正實現了原生架構"精度無損"。
從底層打破"拼湊式"設計桎梏當前業內主流多模態模型大多遵循"視覺編碼器+投影器+語言模型"的模塊化范式。這種基于大語言模型的擴展方式雖然實現了圖像輸入兼容，但本質上仍以語言為中心，圖像與語言的融合僅停留在數據層面。這種"拼湊"式設計不僅學習效率低下，更限制了模型在復雜多模態場景下的處理能力，尤其是涉及圖像細節捕捉或復雜空間結構理解的任務。
NEO則通過在注意力機制、位置編碼和語義映射三個關鍵維度的底層創新，讓模型天生具備統一處理視覺與語言的能力。
兩大核心技術創新原生圖塊嵌入（Native Patch Embedding）:NEO摒棄了離散的圖像tokenizer，通過獨創的Patch Embedding Layer（PEL）自底向上構建從像素到詞元的連續映射。這種設計能更精細地捕捉圖像細節，從根本上突破了主流模型的圖像建模瓶頸。
原生多頭注意力（Native Multi-Head Attention）:針對不同模態特點，NEO在統一框架下實現了文本token的自回歸注意力和視覺token的雙向注意力并存。這種設計極大提升了模型對空間結構關聯的利用率，從而更好地支撐復雜的圖文混合理解與推理。
