本文系统回答了图像如何带入大模型：先通过视觉编码器将图片转为token或向量，再以桥接层与指令模板与语言模型融合，经云API或本地部署完成推理与回传。关键在于高质量预处理、合适架构选型、任务化提示与持续评测治理，并以传输缓存优化、检索增强与合规策略保障稳定与安全。短期以桥接式生成主导落地，中长期向端到端统一多模态与标准化治理演进。

本文系统阐述大模型“精调模型尺寸”的方法论：以业务目标为导向，组合结构化剪枝与4/8bit量化作为压缩主干，用蒸馏与LoRA/Adapters回补精度，并通过缓存与并发优化兑现时延与吞吐收益；以质量、时延、资源与成本四类指标构建评估闭环，固化基线与回滚路径，面向云、端与多区域合规做统一交付与治理；未来趋势是自适应位宽、智能剪枝与动态调度，使尺寸与性能在不同任务下达到场景最优。