上海AI实验室把OpenClaw那套方法搬到了多模态生成上，6B小模型在部分任务跑赢了Nano Banana 2

OpenClaw的风刮到了多模态生成，6B小模型超越Nano Banana 2！

上海AI实验室的团队搞了个叫GEMS的方法，给多模态生成模型加上了Agent循环、记忆和技能模块，相当于让模型在生成图片时能自己规划步骤、记住中间结果。他们用6B参数的Z-Image-Turbo做实验，在5个主流任务上平均提升14.22分，在4个下游任务上比之前最好的基线又高了8.92分，部分指标超过了Nano Banana 2。论文和代码都公开了，但...

推荐理由：这条的钩子很直接——6B 模型在多模态生成上叫板 Nano Banana 2。文章把做法讲清楚了：不是单纯换模型，而是把 agent 循环、记忆和技能模块塞进生成流程，相当于让模型边画边改、边查资料。给出的数字也具体，5 个任务平均涨 14.22，下游再涨 8.92，论文和代码都有，可以自己验。我会先打个折，因为正文没披露 Nano Banana 2 的完整对比设置，不知道对方有没有用同样的 agent 套路，所以不能直接当碾压局看。但方向本身值得关注，小模型靠推理时多跑几步来追大模型，这条路如果走通，部署成本会友好很多。