🎯 情报来源：量子位
智谱AI与DeepSeek同期发布视觉Token技术解决方案，其开源框架Glyph通过将文本渲染为图像实现3-4倍Token压缩率。实验显示，128K上下文的视觉语言模型（VLM）可处理等效百万Token级文本任务，prefill速度提升4倍，训练效率提高2倍。
该技术突破源于清华大学团队提出的三阶段训练法：持续预训练实现跨模态迁移、LLM驱动的遗传搜索优化渲染参数、后训练强化OCR对齐能力。相比传统文本Token，单个视觉Token可承载800个文本Token的信息量，在《简·爱》全书测试中仅需80K视觉Token即可完整解析240K文本内容。
💡 核心要点
- 3-4倍压缩率：在长上下文基准测试中保持准确率的同时显著降低Token量
- 128K→百万级等效处理：视觉Token使标准VLM突破原生上下文限制
- 4倍推理加速：prefill与解码速度同步提升
- 97.3%高准确率：DeepSeek-OCR同类技术验证视觉Token有效性
- 20万页/天/A100：单卡处理能力达工业级应用标准
📌 情报分析
技术价值：极高
突破Transformer架构的文本序列限制，通过跨模态映射实现数量级效率提升，实验数据验证其压缩率与准确度平衡能力。
商业价值：高
直接降低长文本处理算力成本（1/4显存占用），在文档分析、代码审查等场景具备立即落地潜力，但需构建配套渲染工具链。
趋势预测：高
继MoE后又一架构级创新，卡帕西与马斯克均认为视觉输入将成主流。脑科学启示的技术路径可能催生更多生物启发式AI突破。