Tuna-2（Meta AI）
Tuna-2 是 Meta AI、香港大学和 Waterloo 大学在 2026 年 4 月发布的无编码器统一多模态模型。
- 机构：Meta AI、The University of Hong Kong、University of Waterloo
- 架构：Qwen2.5-7B-Instruct + patch embedding（无 VAE、无 SigLIP 等编码器）
- 关键创新：首次证明统一多模态模型不需要任何预训练视觉编码器，直接在像素空间端到端学习
- 对比实验：Tuna-2（无编码器）vs Tuna-R（有 SigLIP2 编码器）→ 理解任务上无编码器更优
- Benchmark：GQA 65.0、MMMU 50.7、GenEval 等多项超越同规模模型
- 开源：项目页面 tuna-ai.org/tuna-2