现在常用的GPT、Kimi这类大模型，都属于Token模型。它不会直接读懂文字，而是先把句子切割成一个个小块，也就是Token，再转换成数字向量交给模型计算。输入和输出都要统计Token数量，计费、上下文长度限制也都基于Token。缺点很明显：拆分文字会丢失细节，处理长文本、代码、图片多模态内容时，切割容易破坏语义，还会产生额外的转换开销。
而无Token大模型，不再做文本切分，直接对原始字符、像素或者音频信号做处理，跳过Token编码这一步。输入原始数据，模型直接理解信息，省去转码环节。
二者核心差异：传统Token模型靠“切块编码”理解内容；无Token模型直接读取原始信号。无Token模型理论上字符级精度更高，减少切分带来的理解偏差，在多模态场景潜力更大。但目前还处在早期探索阶段，推理成本、训练难度更高，暂未大规模商用。（全文297字）
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