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大多数采用多模态AI的团队都会犯同样的错误：他们在精心策划的基准数据集上评估模型，并假设生产性能会与之相符。然而现实并非如此。视觉模型在MMMU基准上取得高分，与同一模型在生产中可靠地从发票中提取结构化数据之间，存在足以葬送产品发布的巨大差距。视觉编码器增加了基准排行榜上无法体现的延迟。空间推理在用户实际发送的图表类型上失效。在干净语音上表现良好的音频模型在真实世界的噪声下土崩瓦解。而多模态真正优于纯文本的任务类别，比供应商所暗示的要窄得多。

本文是关于这一差距的实战指南——它在哪里出现，为什么存在，以及哪些部署模式能在生产负载下保持稳定。