Cobra 的一项核心创新是其投影模块，它弥合了视觉模态和语言模态之间的差距。投影模块可以实现为多层感知器或轻量级下采样模块，将视觉特征转换为与 Mamba 主干兼容的格式。这使得 Cobra 能够连接视觉和文本嵌入，然后通过 64 个 Mamba 模块堆栈进行处理，这些模块具有残差连接和 RMSNorm 特性。最终，Cobra 能够进行稳健的自回归生成，生成能够深度理解图像和文本上下文的自然语言响应。这种设计不仅提高了模型的效率，还增强了其在各种多模态任务中的多功能性，从详细的图像字幕到复杂的问答系统。
Cobra 的功能已经通过一系列案例研究和基准测试进行了严格评估，其性能始终优于 LLaVA v1.5 和 MobileVLM v2 等领先模型。值得注意的是，Cobra 展现出对图像空间关系的卓越理解，并显著减少了视觉幻觉，从而提供更准确、更符合语境的描述。例如，它可以正确识别物体位置并描述复杂的场景，例如机械臂在模拟环境中操纵积木，而其他模型通常无法做到这一点。这使得 Cobra 在需要精确视觉推理的应用领域（例如机器人技术、自主系统和高级内容分析）中极具竞争力。
主要特性包括：
- 融合视觉和文本理解的多模态架构
- 使用 DINOv2 和 SigLIP 的双视觉编码器，可进行丰富的特征提取
- 投影仪模块，可无缝对齐视觉和语言标记
- 高效的 Mamba 主干，具有 64 个堆叠块，可实现可扩展的性能
- 卓越的空间推理能力，并减少输出中的视觉幻觉
