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此外，第二，原生多模态设计取代了适配器拼接。 传统做法是先训练一个纯文本大模型，再通过适配器模块接入图像、视频、音频等能力。Qwen 3.5 采用了完全不同的架构：将视觉 token 和文本 token 在同一个潜空间中联合训练，从底层就是多模态的。这意味着它是一个天生就同时理解文字和图像的模型。这种架构在小参数量下反而更有优势，因为不需要额外的适配器开销。
最后，如果想要在模型中增加输出 cache 的功能，即在 forward_export.py 的函数中增加以下代码：
面对任天堂对《塞尔达传说带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。