“大卷王” DeepSeek 在以一己之力搅动美股的同时，在除夕凌晨，又整活儿了！今天凌晨，Janus-Pro 被官宣发布及开源，同时公开了其技术报告。

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直接说重点：
1. 本次发布的 Janus-Pro 模型是一个多模态模型，可以同时进行多模态理解和图像生成任务。它共有2个参数量版本，Janus-Pro-1B 及 Janus-Pro-7B。

2. Janus-Pro 的核心创新是将多模态理解和生成，两种不同的任务解耦。让这两种任务可以在同一模型中高效完成。

3. Janus-Pro 与去年10月 DeepSeek 发布的 Janus 模型架构一致，但当时 Janus 没有太多声量。视觉领域的算法专家告诉我们，之前的 Janus "性能一般"，"比不上 DeepSeek 的语言模型方向"。

一个模型同时做多模态理解和生成，不算罕见。这次测试集中的 D-DiT、TokenFlow-XL 都具备这个能力。

但 Janus 的特点是，通过解耦处理的方式，让一个能做多模态理解和生成的模型，平衡这两种任务的效果。

平衡这两种任务的效果，在业内是个难题。此前大家的思路是，尽量用同一编码器实现多模态理解和生成。

这样做的好处是架构简单、不存在冗余部署，思路上能和文本模型对齐（文本模型也是用同一套方法实现文本生成和文本理解）。还有一种说法是，这种多能力融合可以带来一定程度的涌现。

但事实上，将生成和理解融合后，两种任务会存在冲突——图像理解需要模型高维抽象、提炼出图片的核心语义，偏向宏观。而图像生成，侧重对局部细节像素级的表达和生成。

对此业界常规的做法是，优先保证图像生成能力。这会导致，能生成较高质量图像的多模态模型，图像理解的效果往往很一般。

Janus的解耦架构，可以使得两种不同的能力都得到提升。