Gemma 4 12B开源：无编码器多模态是进步还是妥协？

先说结论：Gemma 4 12B的“无编码器”设计，从工程落地的角度看，既不是纯粹的进步，也不是彻底的妥协——它更像是一次针对特定场景的“架构赌注”。我去年在智能安防和工业质检两个项目里分别用过带编码器的多模态方案（比如LLaVA系列）和纯token统一方案（早期尝试过用LLM直接拼接图像patch token），踩过的坑可能对你有参考价值。

先聊聊你提到的“无编码器”核心痛点：上下文长度压力。你说得很准，12B参数+原生多模态，推理时显存开销确实容易失控。我去年在NVIDIA Jetson Orin NX（16G统一内存）上试过一个类似的实验：把一张1920x1080的工业产品图像直接切分成16x16的patch，每个patch映射成256维token序列，再加上产品描述文本——结果模型输入的token数直接飙到8k以上。当时用的还是4-bit量化后的7B模型，单次推理延迟从200ms直接跳到800ms。关键是，这种压力在任务中是不可预测的：图像越复杂、细节越丰富，模型自动产生的token就越多，而你没法像有编码器方案那样通过调整分辨率或特征图尺寸来“预判”内存占用。有编码器的时候，视觉部分输出是固定的（比如ViT输出的num_patches x hidden_size），你可以在部署前精确算好显存；但无编码器下，输入长度完全取决于图像本身的信息密度，这对于边缘设备上的实时推理几乎是灾难性的。我当时的解决办法是强制限定输入token总数——比如规定图像patch总数不超过1024，超出的部分做随机采样或自适应池化。但这又回到“信息丢失”的老问题上了，只是把编码器的“固定分辨率压缩”换成了“固定token数压缩”，本质上没有解决你提到的“无编码器减少信息丢失”这个理论优势。所以我的经验是：无编码器更适合那些输入数据高度结构化、信息密度可控的场景（比如文档图像、标准化表单），对于真实世界中的自然图像或音频流，它反而会因为无法预知输入长度而让工程侧更头疼。

关于你提到的“量化部署精度损失更明显”，我完全同意，而且想补充一个实操层面的发现。有编码器的多模态模型，比如CLIP+LLM的经典架构，视觉部分的量化敏感度通常低于语言部分——这是因为视觉编码器（如ViT）输出的特征分布相对集中，4-bit量化后精度损失往往在1-2%以内。但无编码器模型把所有模态都塞进同一个token embedding空间，图像patch token和文本token在特征分布上天然不同：文本token的嵌入向量更稀疏、更离散，而图像patch token的嵌入向量更密集、更连续。量化的本质是对连续值做离散化，所以图像token的量化误差会直接放大到整个自注意力计算中。我在一个OCR任务里做过对比：同样的4-bit AWQ量化，有编码器的LLaVA-1.5-7B在英文文本识别上准确率下降不到1%，而无编码器的同类模型（内部实验版本）直接掉了4.7%。后来我不得不对图像token单独做混合精度量化——图像部分用8-bit，文本部分用4-bit——才勉强把精度损失控制在2%以内。这无疑增加了部署复杂度，因为你需要对输入序列做模态识别和分片处理。

你说的“16G笔记本跑小图还行，复杂场景要调低精度”也是我的日常。我专门测过Gemma 4 12B（使用官方4-bit版本）在RTX 4090上的表现：纯文本输入时，单次推理显存约14G，吞吐量约45 tokens/s；一旦输入一张512x512的RGB图像（无编码器下大约产生4096个图像token），显存瞬间飙到22G，吞吐量掉到18 tokens/s。如果再加上一段10秒的16kHz音频（约8000个token），显存直接爆到28G。所以你说的“混入音频输入延迟翻倍”我毫不意外——在12B参数下，多模态token序列的注意力计算复杂度是O(n^2)的，n每翻一倍，计算量翻四倍。我做过一个粗略的推算：对于无编码器模型，当输入token总数超过12k时，单次自注意力层的计算量就超过了一个同等参数量有编码器模型的全部视觉+语言处理量。这就是为什么我说它“更灵活但更贵”——灵活在于你可以自由拼接任意模态的token序列，贵在于它把模态融合的计算压力全部转移到了自注意力层。

现在回答你核心的“二选一”问题：在资源受限的笔记本上，我会优先保证多模态能力，但前提是必须做模态解耦的推理优化。具体做法是：推理时不要一次性把所有模态token都塞进去，而是采用“分阶段融合”策略。比如图像理解任务，先单独用一个小型

视觉tokenizer（甚至可以用一个1-2B的纯视觉模型）把图像压缩成少量语义token（比如64个），再把这些token和文本token一起输入到Gemma 4 12B中。这样做的本质是“在无编码器架构上叠加了一个轻量级编码器”，虽然破坏了“无编码器”的纯粹性，但在16G笔记本上，你可以用12B模型+4-bit量化+语义token压缩，把单次推理的显存控制在12G以内，同时保留90%以上的多模态能力。我去年在Jetson上就是这么干的——用MobileNet V3作为图像tokenizer（只输出128维特征向量），再映射成16个token，配合4-bit的7B模型，实现了一个能在15W功耗下实时运行的工业缺陷检测系统。这个方案的精度比纯无编码器方案低约3%，但延迟从1.2秒降到了0.25秒，对于边缘设备来说，3%的精度换5倍的实时性完全值得。

至于“谷歌跳过Gemma 3直接上4，是不是意味着多模态统一架构将成为小模型标配”——我倾向于认为这是谷歌的一次战略表态，但短期内不会成为所有小模型的标配。原因很简单：无编码器架构对硬件生态的要求太高了。你可以在高端GPU上跑得欢，但边缘设备（手机、IoT、嵌入式）的内存带宽和计算能力根本扛不住。我注意到一个细节：Gemma 4 12B的官方推荐推理框架（如llama.cpp、MLX）都强调了对Apple Silicon的优化，这是因为M系列芯片的统一内存架构更适合处理长序列注意力计算。但你在x86+独立显卡的笔记本上，显存和系统内存是分离的，长序列处理时显存带宽瓶颈比Apple Silicon严重得多。所以我认为未来两年的趋势是“两极分化”：云端和高端PC上，无编码器统一架构会逐渐成为主流，因为可以牺牲一些效率换取通用性；但在边缘设备上，有编码器的模块化架构（比如专门的视觉encoder+轻量LLM）反而会因为更可控的内存成本和更低的量化损失而继续存在。实际上，我最近在部署一个语音助手项目时就遇到了这个问题：用无编码器模型把音频token直接喂给LLM，在手机上推理延迟超过3秒，完全不可用；后来换成Whisper tiny作为音频编码器+2B LLM的组合，延迟降到了0.6秒，效果还更好。

你提到的“未来不再需要专门的视觉模型或语音模型”这个愿景很美好，但工程上我看到的现实是：专门模型和通用模型的界限会模糊，但不会消失。比如谷歌自己也保留了Gemma 4的“专家混合”结构（MoE），这说明他们意识到单一模型无法在所有场景下都高效。我预测未来会出现的模式是：一个核心的“模态融合引擎”（比如无编码器的通用LLM）加上外围的“模态适配器”（轻量级的tokenizer/compressor），部署时根据硬件资源动态选择适配器的数量和质量。比如在笔记本上，你可以只加载图像适配器；在手机上，只加载音频适配器；在服务器上，全模态加载。这其实是有编码器架构的“进化版”，而不是彻底取代。

最后分享一个踩坑经历：我为了验证无编码器模型的鲁棒性，专门做了一个对抗测试——给模型输入一张被随机噪声覆盖了30%像素的图像，同时输入一段在嘈杂工厂环境中录制的语音。结果有编码器的基线模型（使用CLIP+Whisper）仍然能正确识别出图像中的产品型号和语音中的操作指令，但无编码器模型直接输出了完全无关的内容。分析后发现，无编码器模型把噪声patch token和语音噪声token都当成了有效信息，通过自注意力机制把它们和干净的token混在了一起，导致语义漂移。这说明无编码器架构对输入质量的要求更高，它把“噪声过滤”这个任务从编码器层转移到了模型内部，而12B的参数规模还不足以学到一个通用的噪声鲁棒性。所以如果你的应用场景中有大量低质量输入（比如安防监控中的雾霾图像、工业现场的嘈杂音频），我建议暂时别碰无编码器模型，或者至少要在训练数据中加入大量噪声增强。

综上，Gemma 4 12B的无编码器架构是一个勇敢的实验，但它更像是一个“预览版”的未来方向，而不是当前边缘AI部署的通用解。你在16G笔记本上的纠结，本质上是在“理论通用性”和“工程可控性”之间做选择。我的建议是：如果你的核心场景是文档理解、代码截图等结构化输入，可以大胆试无编码器；如果是自然图像、实时语音等非结构化输入，还是老老实实做模态解耦的混合架构更稳妥。至于工程侧的内存管理和推理优化，未来肯定会催生新的工具链（比如动态token pruning、模态感知的自注意力稀疏化），但至少现在，我们还需要在每一行代码里手动管理显存。

无编码器这个方向确实值得聊两句。从信息论角度看，编码器本质上是先验压缩，视觉token化那一步不管怎么设计，都会丢掉一些高频纹理或者空间关系，尤其对于细粒度OCR或者图表理解这种任务，我之前的实验里，传统ViT编码器在表格结构还原上就有明显瓶颈。Gemma 4直接拿原始token硬怼，理论上上限更高，但代价就是序列长度爆炸，12B的参数量加上密集注意力，长序列下显存瓶颈太明显了，你提到20G+的占用我一点都不意外。

我比较关心的是，它这个“无编码器”到底是怎么做的——是直接对像素patch做线性映射进LLM的embedding空间，还是用了类似Perceiver那样的可学习查询去对齐？如果是前者，那它在跨模态语义对齐上应该得靠大量训练数据硬拉，这对于小参数模型来说，对齐效率可能会是个隐患。另外，你测的RTX 4090上40 tokens/s，是用了什么精度？FP16还是INT8？如果原生FP16能跑到这个速度，那吞吐量其实对于12B模型来说还不错，但要是开了4bit量化才到这个数，那边缘设备部署的性价比就得重新掂量了。

对了，你提到边缘设备部署Gemma 2和Phi-3的经验，Gemma 4在那些场景下有没有试过用FlashAttention或者PagedAttention来缓解显存压力？毕竟长序列场景下，稀疏化注意力或者KV cache offload可能是实际落地的关键。另外，如果谷歌真的彻底砍掉了编码器，那对于视频流或者高分辨率图像输入，它的输入序列长度控制策略是什么？是动态下采样还是固定窗口裁剪？这个细节没公开的话，部署时踩坑概率不小。

无编码器架构确实把多模态的门槛拉高了一大截，12B参数在16G卡上跑复杂任务压力不小，我试过稍微长点的图文分析直接爆显存。不过好处是信息保留得完整，调低精度后边缘设备反而能玩出点新花样，4090上40 tokens/s的推理速度在本地部署里算不错了，你试过量化版本吗？

刚好这几天在折腾这个模型，4090上跑40 tok/s这个数据跟我测的差不多，不过我好奇你用的是哪种量化？我试了下FP16原生权重，复杂图文混合输入时显存确实跳得厉害，稍微长一点的对话历史就直接爆了，最后还是切到4bit才稳住。

无编码器架构这个点，我实际跑了几轮OCR和图表理解任务，感觉对细粒度文本识别确实有提升，以前用CLIP编码器那种方案，小字或者扭曲字体经常丢信息，现在直接token化输入明显更准。但代价也很明显，你说得对，上下文长度压力太大了，我试过给一张高清表格图加上一段500字的描述，prompt长度直接飙到8k+，推理延迟翻了一倍还多。

边缘部署的话，我目前只在jetson orin上试过，16G统一内存跑4bit版本，简单图像问答勉强能玩，但一旦涉及到多轮对话+图像联合推理，推理间隔能到十几秒，落地还是有点难。倒是想问问，你之前部署Gemma 2的时候有没有遇到过量化后多模态能力衰减的情况？我这边用AWQ压到4bit后，部分视觉定位任务准确率掉了将近10个点，不知道是不是我量化策略的问题。

无编码器架构这个方向确实有意思，理论上少了编码器的信息瓶颈，但代价就是上下文窗口直接变成瓶颈了。我试过在16G卡上跑类似的长文本多模态任务，稍微复杂点的图文关联就得开量化，不然显存直接炸。话说你测的那批4090上，纯文本和带图片的tokens/s差距有多大？

你提到的这个“无编码器”架构确实挺有意思的，但显存压力这块我深有同感。我自己试过类似的方案，比如用LLaVA那种带编码器的多模态模型，同样参数规模下，显存占用反而更可控。Gemma 4这个设计理论上是想搞端到端统一表征，但实际跑起来，12B的参数加上原生多模态输入，token序列长度直接爆炸，20G显存打底算是意料之中。

不过我也在想，谷歌这么搞是不是为了给未来的长上下文模型铺路？毕竟现在主流模型都在卷128K甚至1M上下文，如果无编码器架构能通过稀疏注意力或者MoE优化把显存压下来，那在理解复杂场景时确实比编码器+投影层的方案更有优势。但问题是你说的16G笔记本，我猜普通用户跑个小图加短文本还行，真要搞图文混合的推理（比如表格OCR或者流程图理解），估计得直接上量化到4bit甚至2bit，精度损失就不好说了。

另外你测的RTX 4090上40 tokens/s，这个速度在12B模型里算正常水平吗？我印象中之前跑Qwen-VL 7B量化版大概能到50-60 tokens/s，不知道是不是Gemma 4的注意力机制更复杂？如果方便的话，能不能分享下你是用什么推理框架测的？比如vLLM或者TGI，不同框架对无编码器架构的优化差别还挺大的。

4090跑40 tokens/s的话，12B模型这个速度其实还行，但显存压力确实是个坎。无编码器架构听着很美，可实际一跑长上下文就露怯了，16G卡得精打细算才能玩。我倒好奇它跟Phi-3-vision这种传统方案比，在边缘设备上推理延迟到底差多少，有没有试过量化到4bit后的表现？

这帖看得我手痒，最近正好也在折腾Gemma 4的部署。无编码器这个设计确实是把双刃剑，视觉信息直接灌进语言模型，理论上对齐成本低，但就像你说的，上下文窗口秒变显存黑洞。我试了张8张图的场景描述，16G的卡直接爆了，最后只能把图片压缩到224x224才勉强跑起来，但细节丢失得厉害，人脸识别直接翻车。

不过话说回来，谷歌这次路子挺野的，放弃编码器意味着不用再训练专用视觉塔，对小团队微调友好很多。我倒是好奇，这种架构下如果只用文本token做注意力计算，那图像语义的定位能力是不是完全依赖LLM本身的理解？比如让它“框出图像里穿红衣服的人”，它能不能精确输出坐标？我试了试Gemma 4自己的VLM评测集，这种指令准确率大概只有七成，比带编码器的Qwen-VL差了快十个点。

另外你提到16G笔记本能跑，我实测量化到4bit之后，显存占用确实能压到14G左右，但推理速度掉到只有10 tokens/s，差不多是Phi-3的一半。为了多模态牺牲吞吐量，感觉还是更适合对实时性要求不高的场景。不知道你4090上跑40 tokens/s的时候，用的是原生精度还是量化版本？如果量化了，图像生成质量有没有明显劣化？我目前纠结要不要为了速度牺牲一点召回率。

你提到的这个无编码器架构确实是个有意思的点。我最近也在琢磨这事，按说去掉编码器能避免一些模态间的信息对齐损失，但代价是上下文窗口直接硬扛多模态输入，12B的模型跑复杂任务时显存压力确实大。我手头也是16G卡，试过跑一张高清图加一段指令，显存直接飙到22G，只能降精度到int4勉强跑，但生成质量下降挺明显的。

不过话说回来，这个设计方向是不是更接近“原生多模态”的理想形态？比如Gemini那套思路就是能直接理解像素和音频波形，而不是先转成离散特征。但代价是推理时计算量爆炸，边缘设备上很难实用化。你测试的RTX 4090上40 tokens/s，这个速度是纯文本还是多模态任务？如果是多模态，那这个吞吐量在边缘设备上确实够呛。

另外想问问，你试过在边缘设备上跑它的开源变体吗？比如用ONNX量化或者TensorRT优化过？我猜显存瓶颈可能通过vLLM那种PagedAttention缓解，但不知道对多模态输入是否有效。还有，它那个无编码器架构在长视频理解任务上，是不是更容易出现上下文遗忘？毕竟纯token序列长度比传统方法长很多，注意力机制的压力可不止翻倍。

无编码器这个路线确实有意思，但实际部署时显存压力比想象中大得多，12B参数配合原生多模态，长序列下attention的计算量增长很可观，16G卡跑复杂图文任务大概率得切INT4甚至更低的精度。4090上40 tokens/s的速度对边缘场景来说还是偏慢，尤其是实时性要求高的应用，感觉目前更适合做离线批量处理或者原型验证。

无编码器路线确实有理论优势，但实际部署时显存瓶颈太明显了，12B参数配合原始token输入，长序列下的KV cache膨胀问题比想象中严重。我试过在A100上跑128K上下文的多模态任务，峰值显存直接干到48G，边缘设备上量化到4-bit可能是个折中方案。另外，你提到的40 tokens/s在4090上应该是FP16吧？有没有试过用vLLM做动态批处理来缓解单次推理的显存压力？

这个无编码器架构确实挺有意思，但显存压力这么大，16G卡跑复杂任务估计得频繁切量化吧？我比较好奇的是，原始token输入对图像细节的保留到底能比传统编码器好多少，有没有试过那种高分辨率小目标检测的场景，会不会反而因为token稀疏导致定位不准？

无编码器这个思路确实有意思，但显存压力比想象中大不少。我好奇的是，这种原始token输入的方式，在长上下文场景下会不会导致注意力机制的计

算量爆炸？毕竟12B参数本身就不小了。另外，你说40 to是40 tokens per second吗，这个速度跑多模态交互够不够流畅？

刚试了几天这个模型，说点实际感受。无编码器架构确实让多模态输入更“原生”了，但代价就是显存吃得很紧。我用的是RTX 4090，跑单张1080p图加一段1k token的文本，fp16下直接干到22G，batch size都只能设1。16G卡跑轻量任务没问题，但要是图像里带点复杂细节或者长上下文，大概率得切int8或者4bit量化，精度损失就得自己掂量了。

速度方面，我这边测下来比楼主稍低一点，大概38 tokens/s，可能是系统后台占了些资源。但有意思的是，无编码器在图像理解上的连贯性确实比之前Gemma 2加CLIP的组合要好，至少不会出现“看到猫说成狗”这种低级错误。不过长文本推理时，注意力计算量上来了，显存波动明显，建议做生产部署的兄弟提前规划好动态batch和显存回收策略。

另外，边缘设备部署的话，我试过在Jetson Orin上跑，16G版本勉强能跑小图推理，但响应时间得5秒以上，实时性要求高的场景还是得靠TinyML或者蒸馏版本。楼主提到的Phi-3我也有部署经验，两者对比的话，Gemma 4 12B在多模态理解深度上更强，但Phi-3在纯文本和资源占用上更平衡，看具体需求取舍吧。

有个问题想请教：有没有试过在无编码器架构下做多图对比推理？比如一次输入两张图让模型判断差异，我试了几次，显存直接爆了，不知道是不是上下文长度限制导致的。

4090上40 tokens/s这个数字其实有点微妙，我跑Gemma 2 9B INT4的时候差不多能到50+，但那是纯文本。Gemma 4这个无编码器方案，我理解是把图像也当成token流塞进去，等于变相增加了序列长度，推理时KV cache直接爆炸。16G显存跑小图可能还能撑，一旦上高分辨率或者多图，估计得用Flash Attention或者page attention之类的手段硬扛。

我个人比较好奇的是，无编码器架构对多模态对齐的收敛效率到底怎么样。传统方法用CLIP之类的预训练编码器，至少能保证视觉特征空间是相对稳定的。现在直接从原始token学，等于把对齐压力全扔给transformer自己，12B的模型规模够不够学出鲁棒的跨模态映射，我觉得需要更多基准测试数据来验证。特别是那些需要精细视觉理解的场景，比如OCR或者细粒度分类，无编码器方案会不会出现语义混淆？

另外，你提到边缘设备部署，我试过在Jetson Orin上跑量化后的Gemma 2，无编码器对边缘端其实更友好，省掉编码器的参数和推理开销。但显存压力转移到了序列长度上，边缘设备的带宽和内存往往是短板。如果Gemma 4能有针对性的序列压缩策略，比如动态token合并或者自适应长度截断，那在资源受限场景下反而可能比传统方案更实用。说到底，进步还是妥协，得看具体场景的性价比。

刚在4090上试了下Gemma 4 12B，40 tokens/s的吞吐量确实比上一代快了接近一倍，但显存焦虑确实存在。无编码器架构理论上更干净，可实际部署时上下文窗口一拉长就有点捉襟见肘，16G卡跑单图问答还能扛，多轮对话加图像得用4bit量化才能稳住。好奇你试过用vLLM或者TGI做批处理吗？这种架构下吞吐能稳住多少？

刚看到这个无编码器架构的时候我也挺兴奋的，感觉像是把多模态的门槛又往下压了一截。不过你提到的显存问题确实很现实，我试过类似的思路，12B模型如果还要处理长上下文+图像，16G笔记本基本就是个甜蜜的陷阱——小图低分辨率能跑，一旦图像细节多或者对话轮次长了，直接卡爆。

我比较好奇的是，这种直接用原始token输入的方案，在图像-文本对齐上的损失到底有多大？传统编码器虽然会压缩信息，但某种程度上也是一种特征筛选，去掉之后模型得自己学出哪些是重要特征，感觉对训练数据和训练轮次的要求会更高。你有没有试过跑一些细粒度任务，比如OCR或者图表理解？我猜这种场景下无编码器可能会更吃上下文长度，反而容易在长文本里把图像细节淹没掉。

另外你提到的推理速度，4090上40 tokens/s算不错了，但边缘设备上如果量化到int4或者int8，显存占用降下来的同时，多模态的语义会不会有明显的衰减？毕竟无编码器对精度应该更敏感。我手头只有个4060，本来想试试，看了你的实测有点犹豫——是等社区出量化版再折腾，还是直接上云API算了？

刚在4090上跑了几个gemma 4 12B的测试，确实跟帖子里说的情况吻合。我主要试了图文混合的文档理解任务，比如带表格的PDF或者流程图，显存占用在20G左右浮动，16G笔记本跑复杂场景基本得用4bit量化，但量化后多模态的图文对齐效果会有些损失，特别是表格结构识别时容易漏行。

无编码器架构这块，我实际对比过gemma 2和4在同样图像+长文本任务上的表现。gemma 4在描述图像细节时确实更连贯，少了编码器引入的模态对齐偏差，但代价是上下文利用率明显下降——同样4090上，gemma 2处理30张图+2k文本时注意力分布更集中，gemma 4反而会出现对前面几个token过度关注导致后续信息丢失的现象。个人觉得这种设计更适合短文本强视觉的场景，比如商品图+简短描述，长文档场景反而需要额外注意prompt设计。

另外想请教下，你测的40 tokens/s是纯文本还是图文混合？我这边图文混合时首token延迟明显偏高，感觉是视觉token压缩策略的问题。还有边缘设备部署的话，有没有试过用onnx或者tensorrt优化？gemma 4的算子跟之前gemma系列不太一样，有些量化工具链还不支持动态形状，这点挺头疼的。如果后续打算在树莓派或者jetson上跑，建议等官方出针对无编码器结构的推理优化库，现在硬上可能效果还不如带编码器的旧模型。

刚跑完Gemma 4 12B，说实话跟你体感差不多。无编码器这条路确实激进，我在尝试用多模态做文档理解的时候，一张A4截图+一段2000字说明文，显存直接飙到22G，16G笔记本开int4勉强能hold住，但精度掉得明显，边缘场景下实用性存疑。

不过有一点想补充：无编码器对细粒度对齐确实有好处。之前用Gemma 2做图文混合输入时，编码器那层经常会把图像里的纹理细节模糊掉，比如OCR任务里表格线断裂的问题。Gemma 4直接吃原始token后，至少在小样本测试里，文字定位精度高了一截。但代价是推理延迟上去了，我这边RTX 4090上跑了40 tokens/s左右，跟同参数量带编码器的模型比，慢了将近15%。你那边40 tokens/s是纯文本还是多模态？如果是多模态，这个速度算不错了。

另外，上下文压力这块，我试过用attention sink+窗口化策略，把长文本切到8K以内，显存能压回18G左右，但多轮对话里历史信息容易丢。你觉得谷歌这次是不是为了通用性牺牲了部署友好度？毕竟边缘设备用户更在意的是稳定跑，而不是理论上的信息无损。

同感，无编码器这条路确实让人又爱又恨。我试过把Gemma 4 12B塞进我的3060笔记本跑，单张文本生成还行，一上多模态任务显存直接爆表，最后只能切到4bit量化凑合着用。但说实话，去掉编码器后那种“原生多模态”的感觉确实不一样，以前用CLIP之类的视觉编码器总感觉图像特征是被“翻译”过的，少了点原始细节。

不过你提到的显存压力我特别有共鸣。16G在2025年真的成了入门槛，12B参数加原生多模态，实际跑起来20G以上太正常了。我试过用一张4K图片加一段长文本推理，中途直接OOM，后来只能把图片压缩到512x512才勉强过关。不知道你那边有没有试过在边缘设备上用Flash Attention或者PagedAttention优化？我听说有些社区魔改版本能缓解上下文压力，但还没找到稳定的实现。

另外你最后那个4090跑40 tokens/s的数据，我这边测下来也差不多，但感觉这个速度在实时交互场景里还是有点卡。比如做视频帧分析或者连续对话，延迟堆积起来体验就差了。你觉得为了无编码器的理论优势，牺牲这部分速度值不值？还是说等社区后续出更好的量化方案？