多模态、多任务能力：

M6主打多模态、多任务能力，这意味着它能够同时处理和理解来自不同模态（如文本、图像、音频等）的信息，并执行各种不同类型的任务。

该模型不仅能够在单一模态下表现出色，还能够跨模态进行学习和推理，实现多模态信息的融合和交互。

全球最大的中文多模态预训练数据集：

M6构建了全球最大的中文多模态预训练数据集，该数据集包含超过1.9TB的图像和292GB的文本，覆盖了广泛的领域和话题。

如此庞大的数据集为M6提供了丰富的训练素材，使其能够学习到更多的知识和模式，从而提高其在各种任务上的性能。

广泛的应用场景：

M6在多个领域都有广泛的应用场景，包括但不限于产品描述生成、视觉问答、问答、中国诗歌生成等。

通过微调，M6可以针对特定的下游任务进行优化，实现更精准和高效的性能。

先进的跨模态预训练方法：

M6采用了一种称为“M6”(Multi-Modality to MultiModality Multitask Mega-transformer)的跨模态预训练方法，该方法能够对单模态和多模态的数据进行统一的预训练。

这种预训练方法使得M6能够更好地理解和处理来自不同模态的信息，实现更高效的跨模态学习和推理。

高效的训练和推理能力：

M6在训练过程中展现出了高效的能耗降低和效率提升。与英伟达、谷歌等海外公司实现万亿参数规模相比，M6在训练过程中能耗降低超八成、效率提升近11倍。

在推理阶段，M6也表现出了快速和准确的特点，能够实时处理大量的多模态数据并给出准确的结果。

卓越的认知和创新能力：

M6的参数规模从最初的1000亿跃迁至10万亿，成为全球最大的AI预训练模型之一。这种庞大的参数规模使得M6具备了超越传统AI的认知和创新能力。