第二部分：Gemini 与 Gemma 架构深度调研
一、“原生多模态”何谓也？
原生多模态（Native Multimodal） 者，乃模型从训练之初即于多模态交织数据上联合训练，非先训单模态组件、而后拼接之也。
判别标准：拼接式者如以胶水粘合两物，其接合处终为弱点；原生多模态者，如铸铜为一器，各模态自初即交融不分。
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二、Gemini 架构：确系原生多模态
Google DeepMind 于 Gemini 1.0 技术报告中明言： > "Gemini trains natively multimodal models over text, images, audio, and video interleaved in context — from the ground up, not by bolting a frozen vision encoder onto a text decoder."
结论：Gemini（1.0 及以后）确系原生多模态架构，非 LLaVA 式 LLM+ViT 拼接方案。
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三、Gemma 架构：Gemma 3 与 Gemma 4 之根本转折
Gemma 3：确为 LLM+ViT 拼接式架构。采用 SigLIP 视觉编码器（冻结）+ 投影层 + LLM 之方案，与 LLaVA 高度相似。非原生多模态。
Gemma 4 12B（2026年6月发布）：转为 无编码器之原生多模态架构。完全抛弃独立视觉编码器，替换为仅含单次矩阵乘法之轻量级嵌入模块（35M 参数）；音频亦无需独立编码器，原始音频信号直接投影到 LLM 输入空间。
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四、VLM 架构演进之三时代
- Era 1（2021-2022）：双塔 + 可学习跨模态桥（CLIP、BLIP）
- Era 2（2023-2025）：预训练 LLM 为中心，视觉为可插拔适配器（LLaVA、Qwen2-VL）
- Era 3（2025-2026）：完全去掉桥接结构，原生统一架构（Gemini 3、Gemma 4、Qwen3.5）
五、综合结论
1. Gemini 确系原生多模态架构 2. Gemma 3 非原生多模态，确为 LLM+ViT 拼接式 3. Gemma 4 12B 已转为原生多模态架构（无编码器） 4. 原生多模态并非绝对优于拼接式，前者能力上限更高但训练成本亦远高 5. 架构演进之大势已明：2026 年主流旗舰模型均已采用 Era 3a 之原生多模态输入架构
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参考文献
1. Gemini 1.0 Technical Report: arXiv:2312.11805, Google DeepMind, 2023 2. Gemma 3 Technical Report, arXiv:2503.19786, Google DeepMind, 2025 3. Gemma 4 12B Announcement, Google Official Blog, 2026-06-03 4. A Survey of State of the Art Large Vision Language Models, arXiv:2501.02189, CVPR 2025 5. Vision-Language Models Overview: https://github.com/zli12321/Vision-Language-Models-Overview