Что такое мультимодальность в ИИ — простыми словами | AI Радар
Основы ИИ

Мультимодальность

📅 Обновлено 13.07.2026🏷 Основы ИИ
Способность модели работать не только с текстом, но и с изображениями, аудио или видео в одном запросе.

Коротко

Определение

Мультимодальность — свойство модели принимать на вход и генерировать на выходе информацию разных типов (модальностей): текст, изображение, звук, видео. Мультимодальная модель может, например, посмотреть на фотографию, прочитать вопрос о ней текстом и дать текстовый ответ, объединяя понимание визуального и языкового контента в одном рассуждении.

Технически это достигается за счёт того, что разные типы данных приводятся к общему представлению — эмбеддингам в едином векторном пространстве, — после чего трансформер обрабатывает их совместно так же, как обрабатывал бы только текст. Обучение таких моделей требует больших датасетов, где изображения, аудио и текст размечены и связаны друг с другом.

На практике

Мультимодальность на практике применяется в поддержке пользователей (анализ скриншотов проблем), медицине (анализ снимков вместе с историей болезни) и автономном транспорте (объединение видео с камер и данных сенсоров).

AI Радар — Аналитический дашборд
Полная картина рынка ИИ России и мира
520 млрд ₽рынок ИИ России
+24%рост г/г
800+AI-компаний
$3.68 трлнпрогноз мир к 2030
На главную
📝 Материал носит справочный характер и обновляется по мере изменений на рынке ИИ. Дата последнего обновления — 13.07.2026.

Частые вопросы

01Чем мультимодальная модель отличается от обычной LLM?
Обычная LLM работает только с текстом. Мультимодальная модель дополнительно понимает и/или генерирует изображения, аудио или видео в том же диалоге.
02Есть ли мультимодальные модели в России?
Да, ряд российских моделей (включая версии GigaChat) поддерживают работу с изображениями в дополнение к тексту.
03Мультимодальность — это то же самое, что генерация изображений?
Нет, генерация изображений (как в Kandinsky) — лишь один частный случай. Мультимодальность шире и включает и понимание, и генерацию нескольких типов данных одновременно.