超模态语言模型具有以下特点：

1、多模态性：超模态语言模型可以同时处理多种不同类型的数据，比如文本、图像、音频等，具备多模态的数据处理能力。

2、强大的大型语言模型作为“大脑”：超模态语言模型利用强大的大型语言模型作为“大脑”，可以执行各种多模态任务，具有强大的语言理解和推理能力。

3、任务泛化能力强：超模态语言模型可以泛化到未见过的任务上，具有更广泛的应用场景和更强大的能力。

4、能够根据图像创作故事或进行数学推理：这是超模态语言模型的一项特殊能力，它可以根据图像创作故事或进行数学推理等任务，实现了从图像到文本的转换。

5、需要处理不同模态数据的融合问题：由于超模态语言模型需要同时处理多种不同类型的数据，因此需要解决不同模态数据的融合问题，使得不同类型的数据能够相互配合，提高模型的性能。

6、需要解决隐私保护和伦理问题：超模态语言模型在处理数据时需要保护用户隐私，同时需要关注模型的伦理问题，比如模型歧视等问题。

总之，超模态语言模型具有多模态性、强大的语言理解和推理能力、任务泛化能力强等优点，但也面临着不同模态数据融合、隐私保护和伦理问题等挑战。