Мультимодальные нейросети: как ИИ работает с текстом, картинками и видео

Мультимодальные нейросети научились связывать разные типы данных в рамках одной системы, позволяя модели одновременно учитывать и создавать текст, изображения, аудио и видео. Теперь ИИ может проанализировать фотографию оборудования, учесть текстовое описание проблемы и объяснить возможную причину неисправности.

В этой статье разберем, что умеют мультимодальные нейросети, как они работают с разными типами данных и чем нативная мультимодальность отличается от моделей, где дополнительные возможности подключаются к уже существующей архитектуре. 

Мультимодальная нейросеть — это модель искусственного интеллекта, которая умеет работать сразу с несколькими типами данных: текстом, изображениями, аудио, видео и кодом. В отличие от обычной языковой модели (LLM), которая в первую очередь обрабатывает текст, мультимодальная система может анализировать разные источники информации одновременно и связывать их между собой.

Например, пользователь может загрузить изображение графика и поставить задачу в виде текстового промпта — модель изучит изображение, поймет запрос и подготовит ответ на основе обоих типов данных. То есть мультимодальные ИИ могут анализировать и учитывать контекст целиком.

Чтобы понять, как мультимодальные модели работают с разными типами данных, нужно разобраться с одним ключевым механизмом. Независимо от того, получает модель текст, изображение или звук, она сначала преобразует эти данные в числовые представления — эмбеддинги (embeddings). Благодаря этому информация разных типов оказывается в едином математическом пространстве, где модель может сравнивать их, находить связи и обрабатывать по общим принципам. 

Общий конвейер (pipeline)

Большинство мультимодальных систем работают по схеме:

Сначала модель получает данные: текст, изображение, аудио или видео. Независимо от их типа, она преобразует их в числовые представления, с которыми умеет работать. После этого все данные оказываются в общем векторном пространстве, где модель может сопоставлять их между собой, находить связи и учитывать общий контекст. На основе этого анализа она формирует ответ. 

Как обрабатывается изображение

Когда пользователь загружает изображение, модель сначала преобразует его в числовое представление. Во многих моделях для этого картинку разбивают на небольшие фрагменты — патчи (patches). Каждый такой фрагмент превращается в визуальный токен, который модель анализирует так же, как текстовые токены. 

Почему важна нативная мультимодальность

Есть два основных подхода к созданию мультимодальных моделей: 

• Первый — взять готовую языковую модель и добавить к ней поддержку изображений, аудио или других типов данных. Так, например, устроена LLaVA.

• Второй подход — сразу обучать модель работать с несколькими типами данных. Такие модели называют нативно мультимодальными. К ним относятся GPT-4o и Gemini.

Во втором случае модель лучше понимает, как связаны между собой текст, изображения, аудио и видео. Благодаря этому она точнее решает задачи, где нужно учитывать сразу несколько источников информации. Например, может проанализировать фотографию оборудования вместе с текстовым описанием проблемы или понять содержание видео с учетом голосового комментария.

Каждая модальность требует отдельного способа обработки и отличается уровнем развития технологии.

Текст остается самой развитой модальностью благодаря многолетнему развитию языковых моделей. Обработка изображений также уже стала стандартной возможностью современных ИИ-систем. Аудио и видео совершенствуются: эти форматы сложнее анализировать из-за большого объема данных и высокой вычислительной нагрузки.

Выделить несколько «главных» мультимодальных моделей становится все сложнее — рынок развивается очень быстро. Ниже рассмотрим самые популярные решения, которые являются лишь частью экосистемы. Есть и другие интересные модели, например NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni, Google Gemma 4, Qwen3-Omni и MiniCPM-o.

GPT-4o — мультимодальная модель OpenAI, которая умеет работать с разными типами данных: текстом, изображениями, аудио и видео. Буква «o» в названии означает omni — «все».

На практике чаще всего GPT-4o используют для работы с текстом и изображениями. Например, модель может проанализировать фотографию, ответить на вопросы по ней или помочь разобраться в содержимом документа.

Gemini 3.5 Flash от Google DeepMind — мультимодальная модель, которая с самого начала создавалась для работы не только с текстом, но и с изображениями, видео, аудио и кодом. Одна из ее главных особенностей — контекстное окно до 1 млн токенов. Благодаря этому модель может одновременно работать с большими документами, изображениями, записями встреч и другими данными в рамках одного запроса. 

Модели семейства Claude от Anthropic (например, Claude Sonnet) работают с текстом и изображениями. Они сильны в анализе структурированных документов, схем и пользовательских интерфейсов, используя единую систему рассуждений для визуальных и текстовых данных без переключения между режимами. Claude Code — это отдельный CLI-инструмент Anthropic для терминального программирования, который может использовать эти модели в качестве бэкенда. 

LLaVA (Large Language and Vision Assistant) — семейство открытых моделей с архитектурой, состоящей из трех ключевых компонентов: Vision Encoder (обычно CLIP-ViT), проектора (многослойный перцептрон) и языковой модели (например, Vicuna). Проектор преобразует визуальные эмбеддинги в пространство текстовых токенов, что позволяет языковой модели «понимать» изображения. Такая модульная архитектура позволяет разработчикам создавать мультимодальные приложения без использования закрытых интерфейсов прикладного программирования (API), заменяя компоненты по мере необходимости. 

Сводная таблица моделей

Мультимодальность стала основой практических решений: ИИ помогает автоматизировать задачи, где раньше требовалось участие человека.

Анализ документов. Модели могут обрабатывать сканы, фотографии чеков, договоры и другие материалы, одновременно учитывая текст и изображения. Например, страховая компания может анализировать фото повреждений и описание ситуации, чтобы быстрее подготовить предварительную оценку.

При этом важно учитывать, что точность мультимодальных моделей при извлечении текста из изображений сильно зависит от разрешения. При высоком разрешении (около 300 ppi) они могут достигать точности специализированных систем оптического распознавания символов (OCR), однако при низком разрешении (ниже 150 ppi) их точность снижается. Кроме того, мультимодальные модели могут «угадывать» текст на основе контекста, что приводит к ошибкам при работе с плохо читаемыми текстами или текстами без четкого контекста. 

Генерация изображений и видео. Пользователь описывает идею текстом, а нейросеть создает визуальный контент: рекламные материалы, иллюстрации, концепты дизайна или видеоролики.

Визуальная поддержка клиентов. Пользователь может отправить фото устройства или ошибки на экране, а мультимодальный ИИ-агент проанализирует изображение вместе с текстовым описанием, определит возможную причину проблемы и предложит решение. Это помогает сократить нагрузку на специалистов поддержки.

Анализ видео. Мультимодальные модели могут находить нужные события в видеозаписях, создавать краткие описания и анализировать происходящее. Например, их используют для мониторинга процессов в магазинах, на производстве и в системах безопасности.

Доступность. ИИ может описывать изображения для незрячих пользователей, переводить аудио в текст и помогать взаимодействовать с цифровыми сервисами людям с ограниченными возможностями.

Чтобы запустить мультимодальные модели, нужен графический процессор (GPU) и подходящая среда исполнения. Два сервиса в составе платформы Cloud.ru Evolution AI Factory закрывают разные сценарии запуска.

Сервис Evolution ML Inference позволяет развернуть ML-модели из каталога Hugging Face на облачных GPU Cloud.ru. Поддерживаются среды исполнения vLLM, TGI (Text Generation Inference), Ollama, Diffusers и Transformers. Diffusers — библиотека для диффузионных генеративных моделей, которая обеспечивает генерацию изображений и видео из текстового описания. Запуск происходит в Docker-образах с автоматическим масштабированием под нагрузку.

Это важно для команд, которым нужен полный контроль над моделью: возможность дообучить ее на собственных данных, работать с проприетарными весами или запустить production-пайплайн генерации контента без участия человека.

Evolution Foundation Models — мультимодальность через API

Для команд, которые не хотят самостоятельно разворачивать инфраструктуру, Evolution Foundation Models предоставляет доступ к готовым ИИ-моделям через OpenAI-совместимый API. В каталоге доступны языковые и мультимодальные модели, в том числе Kimi K2.6 от Moonshot AI — нативная мультимодальная модель с архитектурой MoE (1 трлн параметров, 32 млрд активных параметров), которая работает с текстом, изображениями и видео и поддерживает контекстное окно до 262 144 токенов. 

Таблица: что выбрать

Представим интернет-магазин одежды, который регулярно добавляет тысячи новых товаров. Для каждой карточки нужны изображения в разных вариантах оформления, но организация профессиональных фотосъемок занимает много времени и требует больших затрат.

Команда разворачивает диффузионную модель Stable Diffusion через Evolution ML Inference на GPU. Модель запускается в Docker, то есть изолированно в контейнере, а ресурсы автоматически масштабируются под нагрузку. Менеджер по контенту задает описание товара и параметры изображения, после чего нейросеть создает несколько вариантов фотографий.

Мультимодальный подход в контексте нейросетей позволяет отказаться от внешних сервисов генерации, сохранить контроль над данными и масштабировать обработку в периоды высокой нагрузки.

Мультимодальные модели дают больше возможностей, но провоцируют рост требований к инфраструктуре, данным и стоимости обработки. 

Стоимость обработки. Изображения и особенно видео требуют намного больше вычислений, чем текст. Модель разбивает картинку на множество небольших фрагментов (визуальных токенов), поэтому чем выше разрешение, тем больше данных ей приходится обрабатывать. В результате один запрос с изображением или видео может стоить в несколько раз дороже обычного текстового.

Требования к GPU. Для работы мультимодальных моделей нужны достаточно мощные GPU с большим объемом видеопамяти. Сколько именно ресурсов потребуется, зависит от размера модели, количества запросов и типа данных. Например, анализ видео высокого разрешения нагружает оборудование гораздо сильнее, чем работа только с текстом.

Распознавание текста на изображениях. Современные модели хорошо читают текст на качественных изображениях и во многих случаях могут заменить OCR. Но если изображение размытое, низкого качества или часть текста плохо видна, вероятность ошибок возрастает. Иногда модель пытается восстановить недостающие слова по контексту и в итоге придумывает то, чего на изображении нет. Поэтому там, где важна максимальная точность, например при обработке документов, специализированные OCR-системы пока остаются более надежным вариантом.

Приватность данных. На изображениях и видео часто встречаются персональные данные, внутренние документы или другая конфиденциальная информация. Если такие данные обрабатываются через внешние API, важно заранее продумать, как они будут защищены.

Подготовка данных. Обучение мультимодальных моделей требует специальных датасетов, где разные типы данных связаны между собой: изображения с описаниями, видео с разметкой событий, аудио с транскрипциями. Подготовить такие данные гораздо сложнее, чем обычный текстовый датасет: их нужно собрать, разметить и проверить, а для этого часто приходится привлекать специалистов.

Ниже — краткие ответы на самые частые вопросы о принципах работы, возможностях и применении мультимодальных моделей. 

Что такое мультимодальная нейросеть?

Это модель, которая обрабатывает несколько типов данных одновременно — текст, изображения, видео, аудио, код — в едином векторном пространстве и рассуждает обо всех них вместе, а не переключается между отдельными системами.

Чем мультимодальная модель отличается от обычной LLM?

Классическая языковая модель (LLM) предназначена прежде всего для работы с текстом. Мультимодальная модель может одновременно анализировать текст, изображения, аудио или видео и учитывать общий контекст при формировании ответа.

Какая мультимодальная модель лучшая в 2026 году?

Зависит от задачи. GPT подходит для голосового взаимодействия и анализа изображений, Gemini 3.5 Flash — для работы с длинным контекстом, видео и несколькими типами данных одновременно, LLaVA — для проектов с открытым исходным кодом. Универсальной лучшей модели не существует.

Можно ли запустить мультимодальную модель в своем облаке?

Да. Evolution ML Inference позволяет развернуть мультимодальные и диффузионные модели на GPU в инфраструктуре Cloud.ru. Сервис поддерживает запуск моделей из Hugging Face, Docker-контейнеры, а также среды исполнения, включая Diffusers и Transformers.