研究表明，原生多模态模型（NMM）在早融合和后融合架构中性能相当，早融合在低参数下表现更佳且训练效率高。结合混合专家（MoE）可显著提升性能。随着计算预算增加，两者性能趋近，稀疏性有利于早融合。建议在统一架构内进行多模态特化，以更好地处理异构数据。